論理演算式で発生するValueErrorの解決方法

Question

解決したいこと

ValueErrorを解決したい。

論理演算式を用いて以下のようなコード書きました。

import pandas as pd

Li ={'A':[1,2,3,4],'B':[1,2,3,4],'C':[3,2,4,1],'D':[1,2,3,2],'E':[1,4,3,1],'F':[3,1,2,4]}
df = pd.DataFrame(Li)
def TP3(Y1,Y2,Y3,R1,R2,R3):
    if (((Y1==R1)|(Y1==R2)|(Y1==R3))&
    ((Y2==R1)|(Y2==R2)|(Y2==R3))&
    ((Y3==R1)|(Y3==R2)|(Y3==R3))):
        return 1
    else:
        return 0
TP['R']=TP3(df['A'],df['B'],df['C'],df['D'],df['E'],df['F'])

以下のようなエラーが出力されます。
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

トライしたこと

まずはじめに、関数が動作するのかを確認し問題なく動作することを確認し、正しく動作していることを確認しました。

TP3(1,2,3,1,2,3)
#-->1

TP3(1,2,3,1,4,3)
#-->0

次に関数を用いずに、動作をするかを確認しました。こちらも正しく動作していることを確認しました。

Y1=df['A']
Y2=df['B']
Y3=df['C']
R1=df['D']
R2=df['E']
R3=df['F']
df['R']=(((Y1==R1)|(Y1==R2)|(Y1==R3))&
    ((Y2==R1)|(Y2==R2)|(Y2==R3))&
    ((Y3==R1)|(Y3==R2)|(Y3==R3)))

#0     True
#1     True
#2    False
#3     True
#Name: R, dtype: bool

教えていただきたいこと。

関数を使った際のValueErrorを回避する方法について教えてください。

Answer 1

質問のコードの場合、

(((Y1==R1)|(Y1==R2)|(Y1==R3))&
    ((Y2==R1)|(Y2==R2)|(Y2==R3))&
    ((Y3==R1)|(Y3==R2)|(Y3==R3)))

の結果は

0     True
1     True
2    False
3     True
dtype: bool
<class 'pandas.core.series.Series'>

となります。
このSeriesにany()やall()を使ってTrueかFalseを出力すればエラーは解消されるでしょう。

Comments

[shunsuke1937]

ご解説いただき、ありがとうございました。
any およびand を使う方法にて解決することができました。

Answer 2

|をor, &をandに変更すべきですが、それでもエラーは出ます。
原因は、TrueやFalseの並んだSeriesの比較です。
エラーメッセージのいうように、.any()か.all()かの実現したい方を付けましょう。

>>> import pandas as pd
>>>
>>> Li ={'A':[1,2,3,4],'B':[1,2,3,4],'C':[3,2,4,1],'D':[1,2,3,2],'E':[1,4,3,1],'F':[3,1,2,4]}
>>> df = pd.DataFrame(Li)
>>> def TP3(Y1,Y2,Y3,R1,R2,R3):
...     if (((Y1==R1)or(Y1==R2)or(Y1==R3))and
...     ((Y2==R1)or(Y2==R2)or(Y2==R3))and
...     ((Y3==R1)or(Y3==R2)or(Y3==R3))):
...         return 1
...     else:
...         return 0
...
>>> df_AD = df['A'] == df['D']
>>> df_AE = df['A'] == df['E']
>>>
>>> print(type(df_AD))
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> print(df_AD)
0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool
>>> print(df_AE)
0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool
>>> print(df_AD or df_AE)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\shinp\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1478, in __nonzero__
    raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>>
>>> print(df_AD.any() or df_AE.any())
True
>>> print(df_AD.all() or df_AE.all())
False

Comments

[meg_]

> |をor, &をandに変更すべきですが
そうなんですか？pandasのときは|、&を使っていましたが良くないのでしょうか？

[ppaul]

今回の場合は、orやandがすべて比較演算の結果のTrueかFalseです。
クラスboolがintのサブクラスであり、Trueをintに変換すると1、Falseをintに変換すると0であるということを理解した上で使うと良いのですが、理解していない人がそれをやると、いつか正規表現のマッチングの結果などで&や|を使ったりして、バグを出す可能性が高いので、|や&を使わない習慣を付けておいたほうが良いと思います。

[shunsuke1937]

ご回答いただき、ありがとうございました。
上記のご説明いただきました内容にて解決することができました。

[shunsuke1937]

また、追加解説いただきありがとうございました。

Answer 3

｜の演算子はビット演算子です
論理演算させるなら、or を使う必要があります

Comments

[shunsuke1937]

ご説明いただき、ありがとうございました。