使用 if 语句迭代 Pandas DataFrame 时出错答案

【问题标题】：Error in Iterating through Pandas DataFrame with if statement使用 if 语句迭代 Pandas DataFrame 时出错
【发布时间】：2020-10-14 21:40:41
【问题描述】：

我有以下 pandas DataFrame。

   Id UserId    Name            Date                 Class  TagBased
0   2   23  Autobiographer  2016-01-12T18:44:49.267     3   False
1   3   22  Autobiographer  2016-01-12T18:44:49.267     3   False
2   4   21  Autobiographer  2016-01-12T18:44:49.267     3   False
3   5   20  Autobiographer  2016-01-12T18:44:49.267     3   False
4   6   19  Autobiographer  2016-01-12T18:44:49.267     3   False

我想遍历“TagBased”列并将用户 ID 放入 TagBased=True 的列表中。我使用了以下代码，但没有得到不正确的输出，因为 TagBased 中有 18 个 True 值。

user_tagBased = []

for i in range(len(df)):
    if (df['TagBased'] is True):
        user_TagBased.append(df['UserId'])
print(user_TagBased)

Output: []

【问题讨论】：

试试 df.loc[df['TagBased'],'UserId'].tolist() 你在 pandas 中大部分时间都不需要循环
尝试此方法时出现以下错误： KeyError: "None of [Index(['False', 'False', 'False', 'False', 'False', 'False ', '假', '假',\n '假', '假',\n ...\n '假', '假', '假', '假', '假', '假' , 'False', 'False',\n 'False', 'False'],\n dtype='object', length=18087)] 在 [index]"
df.loc[df['TagBased'].eq("True"),'UserId'].tolist() 更好，因为值是字符串
这个有效，非常感谢！！

标签： python-3.x pandas loops dataframe iteration

【解决方案1】：

正如其他人所建议的那样，使用 Pandas 条件过滤是最好的选择，而不使用循环！但是，仍然要解释为什么您的代码没有按预期工作：

您在 for 循环中附加 df['UserId']，而 df['UserId'] 是一列。 df['TagBased'] 检查也是如此，它也是一个列。

我假设你想在 for 循环的当前行追加 userId。

您可以通过遍历 df 行来做到这一点：

user_tagBased = []

for index, row in df.iterrows():
    if row['TagBased'] == 'True': # Because it is a string and not a boolean here
        user_tagBased.append(row['UserId'])

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个，你不需要为此使用循环：

user_list = df[df['TagBased']==True]['UserId'].tolist()
print(user_list)

[19, 19]

【讨论】：

【解决方案3】：

没有必要使用任何循环。

注意：

df.TagBased - 产生 bool 类型的 Series - TagBased 列（我假设 TagBased 列是 bool 类型）。
df[df.TagBased] - 是 布尔索引 的示例 - 它检索 TagBased 为 True 的行
df[df.TagBased].UserId - 将上述结果限制为 UserId，几乎是你想要的，但这是一个系列，而你想要一个列表。

所以生成预期结果的代码，并保存在目标中变量，是：

user_tagBased = df[df.TagBased].UserId.to_list()

【讨论】：