Jak naprawić: nie można wykonać „rand_” z tablicą typu [int64] i skalarem typu [bool]

Błąd, który możesz napotkać w Pythonie to:

 TypeError :Cannot perform 'rand_' with a dtyped [int64] array and scalar of type [bool]

Ten błąd zwykle występuje, gdy próbujesz odfiltrować ramkę danych pandy przy użyciu wielu warunków, ale nie możesz użyć nawiasów wokół każdego indywidualnego warunku.

Poniższy przykład pokazuje, jak w praktyce skorygować ten błąd.

Jak odtworzyć błąd

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 A 19 7 10
3 A 14 9 6
4 B 14 12 6
5 B 11 9 5
6 B 20 9 9
7 B 28 4 12

Załóżmy teraz, że próbujemy przefiltrować ramkę danych, aby wyświetlić tylko wiersze, w których kolumna zespołu jest równa „A”, a kolumna punktów jest większa niż 15:

 #attempt to filter DataFrame
df. loc [df. team == ' A ' & df. points > 15 ]

TypeError :Cannot perform 'rand_' with a dtyped [int64] array and scalar of type [bool]

Otrzymujemy błąd, ponieważ nie umieściliśmy nawiasów wokół poszczególnych warunków.

Jak naprawić błąd

Aby naprawić ten błąd, musimy po prostu pamiętać o umieszczeniu nawiasów wokół każdego warunku podczas uruchamiania filtra:

 #filter DataFrame
df. loc [(df. team == ' A ') & (df. points > 15 )]

	team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 A 19 7 10

Należy pamiętać, że jesteśmy w stanie pomyślnie przefiltrować ramkę danych, aby wyświetlić tylko wiersze, w których Zespół jest równy „A”, a liczba punktów jest większa niż 15.

Zauważ, że musimy także umieścić nawiasy wokół każdego warunku, jeśli używamy a lub „| » operator zamiast:

 #filter rows where team is equal to 'A' or points is greater than 15
df. loc [( df.team == ' A ') | (df. points > 15 )]

team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 A 19 7 10
3 A 14 9 6
6 B 20 9 9
7 B 28 4 12

Pamiętaj, że po raz kolejny unikamy jakichkolwiek błędów.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak naprawić inne typowe błędy w pandach:

Jak naprawić: moduł „pandy” nie ma atrybutu „dataframe”.
Jak naprawić: TypeError: Brak danych liczbowych do wykreślenia
Jak naprawić błąd KeyError w Pandach