将否定与pandas一起使用

是指在使用Python数据处理库pandas时，避免使用否定操作符（例如"~"）来筛选数据。这是因为在pandas中，使用否定操作符可能会导致意外的结果。

在pandas中，通常使用布尔索引来筛选数据。布尔索引是一种通过逻辑条件来选择数据的方法。例如，我们可以使用以下代码来选择年龄大于等于18岁的人：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 17, 30, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

adults = df[df['Age'] >= 18]

在上述代码中，我们使用布尔索引df['Age'] >= 18来选择年龄大于等于18岁的行，并将结果赋值给变量adults。这样，adults中就只包含满足条件的行。

然而，当我们想要选择年龄小于18岁的人时，可能会尝试使用否定操作符~，例如：

minors = df[~(df['Age'] >= 18)]

然而，这样的操作可能会导致错误的结果。这是因为在pandas中，否定操作符~的优先级较低，会导致逻辑条件的解析顺序出现问题。正确的做法是使用逻辑操作符&（与）和|（或）来组合多个条件，例如：

minors = df[(df['Age'] < 18)]

在上述代码中，我们使用逻辑操作符<来判断年龄是否小于18岁，并将结果赋值给变量minors。这样，minors中就只包含满足条件的行。

总结起来，为了避免意外的结果，建议在使用pandas时不要将否定操作符与布尔索引一起使用。相反，应该使用逻辑操作符来组合多个条件，以确保正确的筛选结果。

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