我想为数据框a添加一列，
a = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B']) if a['B'] > a['A']: a['C']='是' else: a['C']='否'
ValueError：系列的真值是不明确的 . 使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（） .
使用numpy.where：
#swapped 2,1 a = pd.DataFrame([[2,1],[3,4]],columns=['A','B']) a['C'] = np.where(a['B']>a['A'], '是','否') print (a) A B C 0 2 1 否 1 3 4 是
您的代码有问题，如果使用：
print (a['B']>a['A']) 0 False 1 True dtype: bool
它返回布尔掩码， if 无法决定做什么 .
if
另请查看using if truth statements with pandas .
是的，在哪里或numpy.select：
a = pd.DataFrame([[2,1],[3,4]],columns=['A','B']) a['C'] = np.select([a['B']>a['A']], '是', default = '否') print(a)
返回：
A B C 0 2 1 否 1 3 4 是
哪个容易扩展到更多条件：
a = pd.DataFrame([[2,1],[3,4],[1,10]],columns=['A','B']) condlist = [ a['B'] > 5*a['A'], a['B'] > a['A'] ] valuelist = ['是', '否'] a['C'] = np.select(condlist, valuelist, default=np.nan) print(a)
A B C 0 2 1 nan 1 3 4 否 2 1 10 是
2 回答
使用numpy.where：
您的代码有问题，如果使用：
它返回布尔掩码，
if无法决定做什么 .另请查看using if truth statements with pandas .
是的，在哪里或numpy.select：
返回：
哪个容易扩展到更多条件：
返回：