PandasのSeriesに対してブール論理演算（AND・OR・XOR）を実行するPythonプログラムの作成方法

pandasのSeries（系列）を扱う際、各要素に対してブール論理演算（AND・OR・排他的論理和）を適用したいケースはよくあります。本記事では、&（AND）、|（OR）、^（XOR）の各演算子を使って、Series全体に一括でブール演算を実行するPythonプログラムを解説します。

まず、今回作成するプログラムの出力結果を確認しておきましょう。

And operation is:
0     True
1     True
2     False
dtype: bool

Or operation is:
0     True
1     True
2     True
dtype: bool

Xor operation is:
0     False
1     False
2     True
dtype: bool

解決のためのアプローチ

この問題を解くには、以下の手順に従います。

• Seriesを定義する

• ブール値とNaNを含むSeriesを作成する

• 定義したSeriesの各要素に対して、スカラー値 True とビット単位の & 演算を実行し、AND演算の結果を得る

• 同様に | 演算でOR演算、^ 演算でXOR演算を実行する

各演算のコード

まず、AND演算です。dtype="bool" を指定してSeriesを作成すると、NaNは自動的に True として処理される点に注意してください。

series_and = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") & True

次に、OR演算です。

series_or = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") | True

最後に、XOR（排他的論理和）演算です。

series_xor = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") ^ True

完全な実装例

理解を深めるために、プログラム全体を見てみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

series_and = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") & True
print("And operation is: \n", series_and)

series_or = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") | True
print("Or operation is: \n", series_or)

series_xor = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") ^ True
print("Xor operation is: \n", series_xor)

出力結果

And operation is:
0     True
1     True
2     False
dtype: bool

Or operation is:
0     True
1     True
2     True
dtype: bool

Xor operation is:
0     False
1     False
2     True
dtype: bool

結果のポイント

• AND演算：True & True = True、False & True = False となるため、元のSeriesが False の要素だけが False になります。

• OR演算：True | True = True、False | True = True となるため、すべての要素が True になります。

• XOR演算：両者の真偽値が異なる場合に True となるため、元のSeriesが False の要素だけが True になります。

このように、pandasのSeriesではNumPyと同様にベクトル化されたビット演算がサポートされており、ループを書かずに簡潔なコードで全要素への一括演算が可能です。