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3.2 Series、DataFrame与单值的运算

Python 支持几十种运算符，被划分成将近二十个优先级，有的运算符优先级不同，有的运算符优先级相同，请看下表。

表 1 Python 运算符优先级和结合性一览表

运算符说明	Python运算符	优先级	结合性	优先级顺序
小括号	()	19	无	高 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 低高 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 低
索引运算符	x[i]或x[i1:i2[:i3]]	18	左
属性访问	x.attribute	17	左
乘方	**	16	右
按位取反	~	15	右
符号运算符	+（正号）、-（负号）	14	右
乘除	*、/、//、%	13	左
加减	+、-	12	左
位移	>>、<<	11	左
按位与	&	10	右
按位异或	^	9	左
按位或	\|	8	左
比较运算符	==、!=、>、>=、<、<=	7	左
is运算符	is、is not	6	左
in运算符	in、not in	5	左
逻辑非	not	4	右
逻辑与	and	3	左
逻辑或	or	2	左
逗号运算符	exp1,exp2	1	左

import pandas as pd,numpy as np

path = r "D:\Pyobject2023\object\测试\测试素材.考试成绩2.xlsx"

df = pd.read_excel(path)

t=df[df[ "英语" ]+df[ "语文" ]<=150] #有缺失值无法参考运算，+优先级比大于号大

print (df)

print (t)

import pandas as pd,numpy as np

path = r "D:\Pyobject2023\object\测试\测试素材.考试成绩2.xlsx"

df = pd.read_excel(path)

df[np.isnan(df.loc[:, "数学":"英语" ])]=0 #有缺失值无法参考运算,将所以缺失值替换为0

t=df[df[ "英语" ]+df[ "语文" ]<=150]

print (df)

print (t)