Python 与布尔运算不同的行为

对于以下测试代码，有人能解释为什么第三行（索引2）的

test1

和

test2

的内容不同吗？我编写了一个la

test1

代码，在重新编写la

test2

来解决它之前，我浪费了几个小时试图找出代码不工作的原因。对于用于生成

test1

的一个线性程序，这是熊猫内部的操作顺序吗

import pandas as pd

# test data
dat1 = [1,1,2,1]
dat2 = ['a','b','c','d'] # only for building a multi-column DF, not otherwise used
dat3 = [False,False,True,False]

# build a dataframe
df = pd.DataFrame( data={ "Data1":dat1, "Data2":dat2})

# first test
test1 = df['Data1']==1 | pd.Series(dat3)
print('==test 1==')
print(test1)

# second test
tmp1 = df['Data1']==1
tmp2 = pd.Series(dat3)
test2 = tmp1 | tmp2
print('==test 2==')
print(test2)

输出是

==test 1==
0     True
1     True
2    False
3     True
dtype: bool
==test 2==
0    True
1    True
2    True
3    True
dtype: bool

---

此差异是由运算符优先级引起的，请尝试：

test1 = (df['Data1']==1) | pd.Series(dat3) # Note the parenthesis (df['Data1']==1)

然后你会发现两者是相等的

# first test
test1 = (df['Data1']==1) | pd.Series(dat3)
print('==test 1==')
print(test1)

# second test
tmp1 = df['Data1']==1
tmp2 = pd.Series(dat3)
test2 = tmp1 | tmp2
print('==test 2==')
print(test2)

==test 1==
0    True
1    True
2    True
3    True
dtype: bool
==test 2==
0    True
1    True
2    True
3    True
dtype: bool

---

当您这样做时：

df['Data1']==1 | pd.Series(dat3)

评估如下：

df['Data1'] == (1 | pd.Series(dat3))

要避免这种情况，请对每个条件使用括号：

test1 = (df['Data1']==1) | pd.Series(dat3)

---

谢谢你对事物如何评估的澄清和解释，我想它一定很简单。