python--=的用法
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：
-
set(df.columns)将df.columns转换为集合{'A', 'B', 'C'}。 -
common_columns & set(df.columns)计算交集，得到{'A', 'B'}。 -
结果赋值给
common_columns，覆盖其原始值。
注意事项：
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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。