BUG: bool methods are wrong with DataFrame and Series (or at least wrong error)

[jtratner]

from pandas import Series, DataFrame
s = Series([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
d = DataFrame({'a': s})
s + d
d + s
print(d & s)

produces Traceback:

raceback (most recent call last):
  File "testcase2.py", line 6, in <module>
    print(d & s)
  File "../pandas/core/frame.py", line 217, in f
    return self._combine_series(other, na_op, fill_value, axis, level)
  File "../pandas/core/frame.py", line 3040, in _combine_series
    return self._combine_match_columns(other, func, fill_value)
  File "../pandas/core/frame.py", line 3079, in _combine_match_columns
    func, right, axes=[left.columns, self.index])
  File "../pandas/core/internals.py", line 2048, in eval
    return self.apply('eval', *args, **kwargs)
  File "../pandas/core/internals.py", line 2033, in apply
    applied = getattr(blk, f)(*args, **kwargs)
  File "../pandas/core/internals.py", line 850, in eval
    result = get_result(other)
  File "../pandas/core/internals.py", line 834, in get_result
    return self._try_coerce_result(func(values, other))
  File "../pandas/core/frame.py", line 201, in na_op
    mask = notnull(xrav) & notnull(yrav)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (81) (9)

s & d currently raises NotImplemented instead. (because there's no __rand__)

[jreback]

I don't think this implemented per se, may have to manually broadcast the operands (the numeric ops might do this, not sure why bool not)

[jtratner]

It's weird, bool and numeric use the same _arith_method too.

[jtratner]

Similarly, how about this, is this right?

In [2]: from pandas import *

In [3]: ser = Series(range(10))

In [4]: df = DataFrame({'a': ser})

In [6]: df + ser
Out[6]:
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   a
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

[cpcloud]

it aligns on the oclumns by default, and ser doesn't have a in its index

[cpcloud]

so yes it's correct

[cpcloud]

to align on the index u have to do:

In [13]: df.add(ser,axis=0)
Out[13]:
    a
0   0
1   2
2   4
3   6
4   8
5  10
6  12
7  14
8  16
9  18

[jreback]

0.14 or 0.13?

[jtratner]

well, it's long-standing, so probably fine to push to 0.14.