检查行值并更新列中的相应值答案

【问题标题】：Checking rows value and updating corresponding value within a column检查行值并更新列中的相应值
【发布时间】：2020-08-01 23:57:02
【问题描述】：

我在更改列中的值时遇到了一些问题。我的数据集有以下列

Index(['Date', 'Name', 'Surname', 'Verified Account', 'Col1', 'Col2', 'Col3',
       'Col4', 'Col5'],
      dtype='object')

'Verified Account', 'Col1', 'Col2', 'Col3','Col4', 'Col5' 具有值为'True'/'False' 的行。现在'Verified Account' 仅基于来自Col1 的值。我想更新它，包括所有其他列，即：

if 'Col1' or 'Col2' or 'Col3' or 'Col4' or 'Col5' 的值为 'True'，则 'Verified Account' 的值为 'True' 否则 'Verified Account' 的值为 'False'。

我试过了：

df['Verified Account'] = df.apply(lambda x: 1 if df['Col1']=='True' or df['Col2']== 'True' or df['Col3']=='True' or df['Col4']== 'True' or df['Col5']=='True' else 'False')

但我收到以下错误：

TypeError: Cannot perform 'rand_' with a dtyped [bool] array and scalar of type [bool]

我该如何解决？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

让我们做吧

df['Verfied Account']=df[['col1'...]].any(1)

【讨论】：

【解决方案2】：

我看到了 3 点：

首先，您需要关注类型。在这里，数据似乎是字符串。 它是想要的类型吗？这似乎没有，因为您在 string 中对 boolean 进行字符串操作。第一步可能是将这些列转换为 boolean。这个discussion 解释了如何。您可以为所有这些列尝试以下操作：

df['column_name'].map({"True": True, "False": False})

第二点是您正在使用apply 和lambda 函数。但问题是您没有使用内部的x 值，而是整个df。所以你需要用x 变量替换所有df 变量。 Here 是关于 apply 和 lambda 的一些读物。
最后一点是apply 函数有一个参数axis 知道如何迭代：在列上或在行上。默认情况下，它位于列之上。但是在这里，显然，操作需要在行上执行。所以axis=1 是必需的。

sn-p 变成：

df['Verified Account'] = df.apply(lambda x: True if x['Col1']==True or x['Col2']== True or x['Col3']==True or x['Col4']== True or x['Col5']==True else False)

进一步改进：

lambda 可以通过仅返回 if 条件来简化

df['Verified Account'] = df.apply(lambda x: x['Col1']== True or 
                                            x['Col2']== True or 
                                            x['Col3']== True or
                                            x['Col4']== True or 
                                            x['Col5']==True)

有更有效的方法来执行此操作。 any 专为。不要忘记精确使用的轴，这里是行（例如axis=1）。你可以试试：

df['Verified Account'] = df[["Col1", "Col2", "Col3", "Col4", "Col5"]].any(1)

【讨论】：