为什么Pandas不使用默认的python ' and‘and 'or'？

Pandas不使用默认的Python 'and'和'or'运算符是因为它们在处理布尔值的方式与Pandas的数据结构不兼容。在Pandas中，数据结构通常是基于NumPy数组构建的，而NumPy数组在使用'and'和'or'运算符时会出现问题。

首先，Python的'and'和'or'运算符在处理布尔数组时会返回整个数组，而不是逐个元素进行逻辑运算。这会导致在Pandas中使用'and'和'or'运算符时无法得到预期的结果。

其次，Pandas提供了自己的逻辑运算函数，如&代表逻辑与（and），|代表逻辑或（or），~代表逻辑非（not）。这些函数可以逐个元素地对布尔数组进行逻辑运算，并返回一个新的布尔数组，与Pandas的数据结构兼容。

使用Pandas提供的逻辑运算函数有以下优势：

兼容性：Pandas的逻辑运算函数能够正确处理布尔数组，与Pandas的数据结构兼容，避免了使用默认的Python运算符时可能出现的错误。
灵活性：逻辑运算函数可以与其他Pandas操作（如筛选、赋值等）结合使用，提供更灵活的数据处理能力。
可读性：使用逻辑运算函数可以使代码更加清晰易读，减少歧义和误解。

以下是一些Pandas逻辑运算函数的示例用法：

逻辑与（and）：使用&运算符
逻辑与（and）：使用&运算符
逻辑或（or）：使用|运算符
逻辑或（or）：使用|运算符
逻辑非（not）：使用~运算符
逻辑非（not）：使用~运算符

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