[Pandas] and와 & 차이

print(sample2[(sample2 >= 130) & (sample2 <= 170)])에서 & 연산자를 사용하는 이유는, pandas의 시리즈 또는 데이터프레임의 요소 간 비교를 수행하기 때문입니다. 이와 관련된 주요 사항을 설명하겠습니다.

1. & 연산자:
   • &는 비트 연산자로, pandas에서 원소별(요소별) 논리 연산을 수행할 때 사용됩니다. 즉, sample2 >= 130과 sample2 <= 170이 모두 참인 각 요소에 대해 True를 반환합니다. 이는 시리즈 또는 데이터프레임의 각 값에 대해 개별적으로 비교하는 방식입니다.
   • 예를 들어, sample2의 각 값에 대해 130 이상이고 170 이하인지 판단하여 필터링할 수 있습니다.
2. and 연산자:
   • and는 파이썬의 논리 연산자로, 단일 객체 간의 논리 연산에 사용됩니다. 그러나 pandas에서는 and를 사용하면 배열(시리즈 또는 데이터프레임) 간의 연산을 수행하지 못하고, 배열 자체를 비교하려 시도하므로 오류가 발생합니다.
   예를 들어, 다음 코드는 오류를 발생시킵니다:이는 파이썬이 전체 시리즈(또는 데이터프레임)를 하나의 불리언 값으로 해석하려 하기 때문입니다.
3. python
   코드 복사
   sample2[(sample2 >= 130) and (sample2 <= 170)]

정리:

• &: pandas 시리즈나 데이터프레임의 각 요소별로 조건을 평가할 때 사용.
• and: 파이썬 기본 논리 연산자로, 단일 불리언 값 간의 연산에만 사용 가능.

따라서 pandas에서 요소별 비교를 위해서는 **&**를 사용해야 합니다.

 

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