我在使用Pandas 12.0处理一个非常大的浮点数数据序列。我试图将这个序列中的极端异常值设为NaN，这个序列代表一个标准化的特征向量（均值为0，标准差为1）。

我没有问题地创建了一个布尔掩码来查找特征向量的极端异常值：

mask = feature_series > 10 | feature_series < 10

这几乎不消耗资源。然而，当我尝试实际使用这个掩码时，会发生内存爆炸，并且在崩溃前不得不强制退出。这发生在以下操作中：

feature_series[mask] = np.nan

不仅限于这个操作。我在使用以下操作时也会发生内存爆炸：

mask.any()

这是什么原因导致的？我觉得这可能是一个bug，但我对Pandas还比较新手，不能确定。

回答：

可能你需要一些括号

mask = (feature_series > 10) | (feature_series < 10)