False等价于0并且True等价于1所以可以这样做:defbool_to_str(value):"""valueshouldbeabool"""return['No','Yes'][value]bool_to_str(True)注意value如何是bool但用作int。这种使用Pythonic还是应该避免？ 最佳答案 我会成为奇怪的声音(因为所有答案都在谴责使用False==0和True==1的事实作为语言保证)，因为我声称使用这个事实来简化你的代码是非常好的。从历史上看，逻辑真/假操作倾向于简单地使用0表示假，1表示真；在Pyt
对于以下示例:deffuctionName(int,bool):ifintinrange(...):ifbool==True:returnFalseelse:returnTrue有没有办法跳过第二个if语句？只是告诉计算机返回与boolean值相反的bool？ 最佳答案 要否定boolean值，您可以使用notoperator:notbool或者在您的情况下，if/returnblock可以替换为:returnnotbool请务必注意operatorprecedencerules，以及取反的is和in运算符:aisnotb和anot
对于以下示例:deffuctionName(int,bool):ifintinrange(...):ifbool==True:returnFalseelse:returnTrue有没有办法跳过第二个if语句？只是告诉计算机返回与boolean值相反的bool？ 最佳答案 要否定boolean值，您可以使用notoperator:notbool或者在您的情况下，if/returnblock可以替换为:returnnotbool请务必注意operatorprecedencerules，以及取反的is和in运算符:aisnotb和anot
我正在从文件中读取True-False值，我需要将其转换为boolean值。目前它总是将其转换为True，即使该值设置为False。这是我正在尝试做的MWE:withopen('file.dat',mode="r")asf:forlineinf:reader=line.split()#Converttobooleanfile.dat文件基本上由一个字符串组成，其中写入值True或False。这种安排看起来非常复杂，因为这是来自更大代码的最小示例，这就是我将参数读入其中的方式。为什么flag总是转换成True？ 最佳答案 bool('
我正在从文件中读取True-False值，我需要将其转换为boolean值。目前它总是将其转换为True，即使该值设置为False。这是我正在尝试做的MWE:withopen('file.dat',mode="r")asf:forlineinf:reader=line.split()#Converttobooleanfile.dat文件基本上由一个字符串组成，其中写入值True或False。这种安排看起来非常复杂，因为这是来自更大代码的最小示例，这就是我将参数读入其中的方式。为什么flag总是转换成True？ 最佳答案 bool('
我正在按两列中的值过滤数据框中的行。由于某种原因，OR运算符的行为与我期望AND运算符的行为相似，反之亦然。我的测试代码:df=pd.DataFrame({'a':range(5),'b':range(5)})#let'sinsertsome-1valuesdf['a'][1]=-1df['b'][1]=-1df['a'][3]=-1df['b'][4]=-1df1=df[(df.a!=-1)&(df.b!=-1)]df2=df[(df.a!=-1)|(df.b!=-1)]print(pd.concat([df,df1,df2],axis=1,keys=['originaldf','u
我正在按两列中的值过滤数据框中的行。由于某种原因，OR运算符的行为与我期望AND运算符的行为相似，反之亦然。我的测试代码:df=pd.DataFrame({'a':range(5),'b':range(5)})#let'sinsertsome-1valuesdf['a'][1]=-1df['b'][1]=-1df['a'][3]=-1df['b'][4]=-1df1=df[(df.a!=-1)&(df.b!=-1)]df2=df[(df.a!=-1)|(df.b!=-1)]print(pd.concat([df,df1,df2],axis=1,keys=['originaldf','u
我在Pandas中使用boolean索引。问题是为什么声明:a[(a['some_column']==some_number)&(a['some_other_column']==some_other_number)]工作正常，而a[(a['some_column']==some_number)and(a['some_other_column']==some_other_number)]出错退出？例子:a=pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]})In:a[(a['x']==1)&(a['y']==10)]Out:xy0110In:a[(a['x']==1
我在Pandas中使用boolean索引。问题是为什么声明:a[(a['some_column']==some_number)&(a['some_other_column']==some_other_number)]工作正常，而a[(a['some_column']==some_number)and(a['some_other_column']==some_other_number)]出错退出？例子:a=pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]})In:a[(a['x']==1)&(a['y']==10)]Out:xy0110In:a[(a['x']==1
我想知道是否有一种方法可以在不使用if语句的情况下将boolean值转换为int(以免破坏管道)。例如，我可以写intboolToInt(booleanb){if(b)return1return0但我想知道是否有办法在没有if语句的情况下做到这一点，就像Python的bool=Truenum=1*(bool)我也觉得你可以做booleanbool=True;intmyint=Boolean.valueOf(bool).compareTo(false);不过，这会创建一个额外的对象，所以它真的很浪费，我发现它甚至比if语句方式还要慢(这不一定是低效的，只是有一个弱点)。
