df[df.b == 7] & df[df.a == 5] 일 때 오류가 뜹니다.

미해결질문
데잇걸즈4기_박예슬 프로필

df[df.b == 7] & df[df.a == 5] 를 하는데 

동영상 처럼 정상 작동이 안되고 아래와 같은 오류가 떠요 

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\array_ops.py in na_logical_op(x, y, op)
    273         #  (xint or xbool) and (yint or bool)
--> 274         result = op(x, y)
    275     except TypeError:

TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'float' and 'bool'

During handling of the above exception, another exception occurred:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-115-a484abd3f4bf> in <module>
----> 1 df[df.b == 7] & df[df.a == 5]

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py in f(self, other, axis, level, fill_value)
    765 
    766             left, right = self.align(other, join="outer", level=level, copy=False)
--> 767             new_data = left._combine_frame(right, pass_op, fill_value)
    768             return left._construct_result(new_data)
    769 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _combine_frame(self, other, func, fill_value, level)
   5298         if ops.should_series_dispatch(self, other, func):
   5299             # iterate over columns
-> 5300             new_data = ops.dispatch_to_series(self, other, _arith_op)
   5301         else:
   5302             with np.errstate(all="ignore"):

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py in dispatch_to_series(left, right, func, str_rep, axis)
    417         raise NotImplementedError(right)
    418 
--> 419     new_data = expressions.evaluate(column_op, str_rep, left, right)
    420     return new_data
    421 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\computation\expressions.py in evaluate(op, op_str, a, b, use_numexpr)
    206     use_numexpr = use_numexpr and _bool_arith_check(op_str, a, b)
    207     if use_numexpr:
--> 208         return _evaluate(op, op_str, a, b)
    209     return _evaluate_standard(op, op_str, a, b)
    210 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\computation\expressions.py in _evaluate_numexpr(op, op_str, a, b)
    119 
    120     if result is None:
--> 121         result = _evaluate_standard(op, op_str, a, b)
    122 
    123     return result

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\computation\expressions.py in _evaluate_standard(op, op_str, a, b)
     68         _store_test_result(False)
     69     with np.errstate(all="ignore"):
---> 70         return op(a, b)
     71 
     72 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py in column_op(a, b)
    386 
    387         def column_op(a, b):
--> 388             return {i: func(a.iloc[:, i], b.iloc[:, i]) for i in range(len(a.columns))}
    389 
    390     elif isinstance(right, ABCSeries) and axis == "columns":

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py in <dictcomp>(.0)
    386 
    387         def column_op(a, b):
--> 388             return {i: func(a.iloc[:, i], b.iloc[:, i]) for i in range(len(a.columns))}
    389 
    390     elif isinstance(right, ABCSeries) and axis == "columns":

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py in new_method(self, other)
     62         other = item_from_zerodim(other)
     63 
---> 64         return method(self, other)
     65 
     66     return new_method

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py in wrapper(self, other)
    550         rvalues = extract_array(other, extract_numpy=True)
    551 
--> 552         res_values = logical_op(lvalues, rvalues, op)
    553         return _construct_result(self, res_values, index=self.index, name=res_name)
    554 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\array_ops.py in logical_op(left, right, op)
    364         filler = fill_int if is_self_int_dtype and is_other_int_dtype else fill_bool
    365 
--> 366         res_values = na_logical_op(lvalues, rvalues, op)
    367         res_values = filler(res_values)  # type: ignore
    368 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\array_ops.py in na_logical_op(x, y, op)
    279             x = ensure_object(x)
    280             y = ensure_object(y)
--> 281             result = libops.vec_binop(x, y, op)
    282         else:
    283             # let null fall thru

pandas\_libs\ops.pyx in pandas._libs.ops.vec_binop()

pandas\_libs\ops.pyx in pandas._libs.ops.vec_binop()

TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'float' and 'bool'
박조은 프로필
박조은 1달 전

안녕하세요.

질문 주신 강좌 내용의 코드 업데이트가 필요한데 늦어졌습니다.

이용에 불편을 드려 죄송해요. 아래의 코드로 실행해 보시겠어요?

df[(df.b == 7) | (df.a == 5)] 

여러개의 조건을 비교할 때는 (괄호)로 조건을 묶어서 사용합니다.

괄호로 묶어서 사용하는 이유는 &, | 연산과 연산자 우선순위로 연산 순위가 섞여서 오류가 발생할 수 있기 때문이에요.

데잇걸즈4기_박예슬 프로필
데잇걸즈4기_박예슬 1달 전

와 제대로 되네요. 감사합니다 ^^ 

박조은 프로필
박조은 1달 전

감사합니다 :)

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