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浅谈Python中(&,|)和(and,or)之间的区别

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(&,|)和(and,or)是两组比较相似的运算符,用在“与”/ “或”上,在用法上有些许区别。
(&,|)和(and,or)是用来比较两组变量的,格式基本上是:

a & b
a | b
a and b
a or b

如果a,b是数值变量, 则&, |表示位运算, and,or则依据是否非0来决定输出,

&, |:

# 1&2,2在二进制里面是10,1在二进制中是01,那么01与运算10得到是0 


1 & 2     # 输出为 0, 
1 | 2     # 输出为3

and, or:

# 判断变量是否为0, 是0则为False,非0判断为True,
 # and中含0,返回0; 均为非0时,返回后一个值, 
2 and 0  # 返回0
2 and 1  # 返回1
1 and 2  # 返回2

# or中, 至少有一个非0时,返回第一个非0,
2 or 0  # 返回2
2 or 1  # 返回2
0 or 1  # 返回1 

如何a, b是逻辑变量, 则两类的用法基本一致

In[103]:(3>0) | (3<1)
Out[103]: True
In[104]:(3>0) and (3<1)
Out[104]: False
In[105]:(3>0) or (3<1)
Out[105]: True
In[106]:(3>0) & (3<1)
Out[106]: False

值得提及的是在DataFrame的切片过程,要注意逻辑变量的使用,

需要求得满足多个逻辑条件的数据时,要使用& 和|,在某些条件下用and/ or会报错‘ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().'

target_url = "http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv"
data = pd.read_csv(target_url, header=None, columns=['s_line', 's_wid', 'p_line', 'p_wid', 'kind'])
data.columns = ['s_line', 's_wid', 'p_line', 'p_wid', 'kind']
x_data = data.iloc[:, :-1]

# 在多个逻辑条件下,用& 或者|,
x_1 = x_data[x_data['s_line'] > 6 & x_data['p_wid'] > 0]

用and报错
这里写图片描述

参考解释

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