符合逻辑或在Pandas面具列表上

Question

我有一个布尔掩码列表，通过对数据帧应用不同的搜索条件获得。下面是一个包含4个掩码的示例列表：

mask_list = [mask1, mask2, mask3, mask4]

我想找到列表中所有掩码的逻辑or。换句话说

^{pr2}$

对于包含任意数量掩码的列表，有没有一种简洁的方法来实现这一点？我知道我可以写一个for循环，如下所示，但是有没有一种更短、更具Python式风格的方法来实现这一点呢？在

for i in range(len(mask_list)):
    if i == 0:
        temp_mask_or = mask_list[i]
    else:
        temp_mask_or = temp_mask_or | mask_list[i]

Answer 1

我通常在组合蒙版时使用与您类似的循环，可能稍有不同：

combmask = mask_list[0]
for mask in mask_list[1:]:
    combmask |= mask

如果这还不够短，你可以利用你只是或使用面具这一事实，并将它们视为int（它们在引擎盖下面）：

^{pr2}$

如果你看一下sum(mask_list)，你会发现它只是一个整数列表。在

关于后一种方法，我不知道的一个可能的警告是，当您试图求和超过255个掩码时，它是否会遇到问题，其中至少有一个（相同的）元素总是True（即1）。存储np.bool的底层整数类型只有8位，这样就可以达到整数限制。也许numpy/Python在继续之前会自动将所有内容转换为16位整数类型，但我不知道这一点。在

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编辑：我会留下后一项，但很容易检查：

In [51]: len(mask_list)
Out[51]: 4

In [52]: sum(mask_list).dtype
Out[52]: dtype('int64')

因此，即使是一个短的掩码列表的总和也被转换成64位整数（然后可以很容易地将其转换为布尔掩码数组），并且您不会轻易地遇到整数限制。在

Answer 2

您可以使用reduce：

or_(x,y)表示x|y，因此这将起作用：

from operator import or_
or_mask = reduce(or_,mask_list)

编辑：正如JoeCondron建议的那样，您可以使用operator.or_代替numpy.logical_or，这会产生相同的结果，但速度更快。在