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错误:序列的真值不明确-Python

logic pandas python

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i.n.n.m · 技术社区 · 9 年前

我知道以前有人问过这个问题,然而,当我试图做一个 if 声明,我得到了一个错误。我看了这个 link dfs 是数据帧列表。

for i in dfs:
    if (i['var1'] < 3.000):
       print(i)

ValueError:序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。

我尝试了以下操作,但得到了相同的错误。

for i,j in enumerate(dfs):
    if (j['var1'] < 3.000):
       print(i)

var1 数据类型为 float32 logical 运营商和 & 或 | ValueError

3 回复 | 直到 8 年前

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MaxU - stand with Ukraine 9 年前

下面是一个小演示,展示了发生这种情况的原因:

In [131]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,(5,2)), columns=list('AB'))

In [132]: df
Out[132]:
    A   B
0   3  11
1   0  16
2  16   1
3   2  11
4  18  15

In [133]: res = df['A'] > 10

In [134]: res
Out[134]:
0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
Name: A, dtype: bool

当我们试图检查此类序列是否 True

In [135]: if res:
     ...:     print(df)
     ...:
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
...
skipped
...
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

解决方法:

我们可以决定如何处理一系列布尔值-例如 if 应该返回 真的 如果值为 :

In [136]: res.all()
Out[136]: False

或者什么时候值为True:

In [137]: res.any()
Out[137]: True

In [138]: if res.any():
     ...:     print(df)
     ...:
    A   B
0   3  11
1   0  16
2  16   1
3   2  11
4  18  15

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Gasvom 9 年前

for i in dfs:
if (i['var1'].iloc[0] < 3.000):
   print(i)

series.iteritems

for i in dfs:
    for _, v in i['var1'].iteritems():
        if v < 3.000:
            print(v)

在大多数情况下,更好的解决方案是选择数据帧的子集用于您需要的任何内容,例如:

for i in dfs:
    subset = i[i['var1'] < 3.000]
    # do something with the subset

当使用串行操作而不是迭代单个值时,pandas在大数据帧上的性能要快得多。更多细节,你可以看看熊猫 documentation on selection.

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Shaina Raza 6 年前

     if((df[col] == ' this is any string or list').any()):
       return(df.loc[df[col] == temp].index.values.astype(int)[0])