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一、复合赋值运算符

   &= 是一个复合赋值运算符,称为“按位与赋值”运算符。它是 &(按位与)和 =(赋值)的组合,用于对变量的值进行按位与运算后,再将结果重新赋值给该变量。适用于需要频繁进行按位与运算并更新的场景,常见于位掩码操作、标志位处理等底层编程中。

用法:
  • a &= b  等价于  a = a & b
功能:
  •  &(按位与):对整数 a 和 b 的二进制表示的每一位进行逻辑与运算(1 & 1 = 1,其他情况为 0

  •  =(赋值):将运算结果赋值给 a

示例:
x = 5       # 二进制: 0101
y = 3       # 二进制: 0011
x &= y      # 等价于 x = x & y
print(x)    # 输出: 1 (二进制: 0001)

注意事项:
  • 仅适用于整数:& 是按位操作,要求操作数是整数(如 int)。

  • 不可变对象:如果变量是不可变类型(如字符串、元组),&= 会直接创建新对象而非原地修改。

  • 与逻辑与的区别:& 是按位与,而 and 是逻辑与(用于布尔值)。

二、计算两个集合的交集

&= 计算两个集合的交集,并将结果重新赋值,适用于动态更新列名集合。

示例:
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2],'B': [3, 4],'C': [5, 6]
})# 初始的 common_columns(可能包含一些列名)
common_columns = {'A', 'B', 'D'}
common_columns &= set(df.columns)
print(common_columns)
输出结果:

          {'A', 'B'}

原理:
  1. set(df.columns) 将 df.columns 转换为集合 {'A', 'B', 'C'}

  2. common_columns & set(df.columns) 计算交集,得到 {'A', 'B'}

  3. 结果赋值给 common_columns,覆盖其原始值。

注意事项: 
  • common_columns 必须是可变集合:通常初始化为 set() 或包含唯一元素的集合(如 {'A', 'B'})。如果 common_columns 是列表(列表是不可变的集合操作)或其他不可变类型,会抛出错误,可以先转为set,再进行运算。

  • 性能优化:集合运算(交集、并集等)的时间复杂度接近 O(1),适合处理大量数据。


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