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Python Dataframe：使用If Then Else逻辑创建新列 - >“系列的真值是模棱两可的”

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我使用以下代码创建一个新列，其值基于我的Python数据帧的另外两列中的值派生 .

# Create a list to store the data
MSP = []

for row in df_EVENT5_18['FLT']:
    if df_EVENT5_18['FLT'].str.contains('1234') & df_EVENT5_18['AR'].str.contains('ABC1'):
        MSP.append(29)
    elif (df_EVENT5_18['FLT'].str.contains('1234')) & (df_EVENT5_18['AR'].str.contains('ABC2')):
        MSP.append(25)
    else:
        MSP.append('')

# Create a new column from the list 
df_EVENT5_18['MSP'] = MSP

当我运行上面的代码时，我收到以下错误：

ValueError：系列的真值是不明确的 . 使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（） .

python pandas if-statement conditional ambiguous

2 回答

  • 0

    任何时候你认为你需要一个熊猫循环，再次检查你的代码 . 一个线索是你有 for row in df_EVENT5_18['FLT']: ，但你永远不会使用 row .

    查找与字符串匹配的标记

    在这种情况下，我们可以简单地使用布尔评估来获取我们想要设置的索引：

    has_flt_1234 = df_EVENT5_18['FLT'].str.contains('1234')
want_29 = has_flt_1234 & df_EVENT5_18['AR'].str.contains('ABC1')
want_25 = has_flt_1234 & df_EVENT5_18['AR'].str.contains('ABC2')

    使用布尔系列设置值

    然后根据需要设置适当的行：

    df_EVENT5_18['MSP'][want_25] = '25'
df_EVENT5_18['MSP'][want_29] = '29'

    测试代码：

    import pandas as pd

df_EVENT5_18 = pd.DataFrame(dict(
    FLT=['1234', '1234', '1235'],
    AR=['ABC1', 'ABC2', 'ABC1']
))

print(df_EVENT5_18)

has_flt_1234 = df_EVENT5_18['FLT'].str.contains('1234')
want_29 = has_flt_1234 & df_EVENT5_18['AR'].str.contains('ABC1')
want_25 = has_flt_1234 & df_EVENT5_18['AR'].str.contains('ABC2')

# Create a new column from the list
df_EVENT5_18['MSP'] = ''
df_EVENT5_18['MSP'][want_25] = '25'
df_EVENT5_18['MSP'][want_29] = '29'

print(df_EVENT5_18)

    结果：

    AR   FLT
0  ABC1  1234
1  ABC2  1234
2  ABC1  1235

     AR   FLT MSP
0  ABC1  1234  29
1  ABC2  1234  25
2  ABC1  1235
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  • 0

    尝试这样的事情：

    df[['new_col']] = df[['a','b'].apply(lambda (a,b) : pd.Series(your condition here),axis=1)
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