数据准备中 5 个常见的 Python 陷阱

1.将缺失值 (`NaN`) 视为 false。

False、None 和 0（任何数字类型）均计算为 False。

这组对象和值被称为“假”，并且会 评估为假。 NaN 或缺失值不是假值，因此 不会评估为 false。这可能会导致许多操作出现混乱和意外行为。

2.尝试比较缺失值

NaN == NaN 将返回 true 似乎很简单。两个值“看起来”相同。

但是，由于不可能知道两个缺失值是否相同，因此此操作将始终返回 false。

3.认为 all() 仅当所有元素都为 true 时才返回 true。

如果可迭代的所有元素都为 true（或者如果可迭代对象为空）。 

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不要将其视为“如果 iterable 都是 true，”而是“如果没有 false，则返回 true 可迭代对象中的元素。”

当可迭代对象为空时，其中不能有 false 元素，这意味着 all([]) 的计算结果为 True。

4。转换为 bool 值

Pandas 遵循 numpy 约定，当你 尝试将某些内容转换为布尔值。这发生在 if 或使用时 布尔运算，and，or，or not。

尚不清楚结果应该是什么。应该是真的吗 因为它不是零长度？ False，因为存在 False 值？

尚不清楚，所以 Pandas 会引发 ValueError

ValueError：系列的真值不明确。 

使用 a.empty、a.bool() a.item()、a.any() 或 a.all()。

5。了解 isin() 运算的结果。

isin() 运算返回一个布尔系列，显示 Series 中的每个元素是否完全包含在传递的 值序列。

注意“猫”确实存在于该系列的第二个值中。

了解有关使用 Python 进行数据准备的更多信息

Python 是一种强大的语言，但周围可能会出现混乱 缺失值和布尔值。 请记住，缺失值是 被认为是错误的，无法进行比较。 

使用 all() 方法时，请记住它会返回 当迭代中没有 false 值时为 true。  如果所有值都是 缺失，就像空数组的情况一样，all() 也会返回 true，因为缺失值不被视为 false。 

如果您在尝试转换为 bool 值时收到 ValueError，请务必采纳有用的建议并使用建议的方法之一。