使用 numpy Where 的多个 OR 条件答案

【问题标题】：Multiple OR conditions using numpy Where使用 numpy Where 的多个 OR 条件
【发布时间】：2021-04-08 09:20:20
【问题描述】：

我正在尝试从其他列实现基于列或某些条件，基本上，如果满足这些条件中的任何一个，结果应该在 NEW 列中为 NO，否则为 YES；即使我使用“或”代替“|”，我怎么会出现大量错误，任何人都可以帮助实现这一点，因为我尝试过的不同方法似乎不起作用

sales["NEW"]=np.where((sales.Status=='Done' | 
                sales.Status=='out' | 
                sales.Status=='in' | 
                sales.sumPaid>dailyAmount | 
                sales.days<14), 'No','Yes')


sales["NEW"]=np.where((sales.Status==('Done|out |in') | sales.sumPaid>dailyAmount |sales.days<14), 'No','Yes')

TypeError Traceback（最近调用最后的） C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\array_ops.py 在 na_logical_op(x, y, op) 273 # (xint or xbool) and (yint or bool) --> 274 结果 = op(x, y) 275 除了类型错误：

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\rooper.py 在 ror_（左，右） 55 def ror_（左，右）： ---> 56 返回 operator.or_(right, left) 57

TypeError: |: 'str' 和 'str' 的操作数类型不受支持

在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：

TypeError Traceback（最近调用最后的） C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\array_ops.py 在 na_logical_op(x, y, op) 287 尝试： --> 288 结果 = libops.scalar_binop(x, y, op) 289 除外（

pandas_libs\ops.pyx in pandas._libs.ops.scalar_binop()

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\rooper.py 在 ror_（左，右） 55 def ror_（左，右）： ---> 56 返回 operator.or_(right, left) 57

TypeError: |: 'bool' 和 'str' 的操作数类型不受支持

在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：

TypeError Traceback（最近调用最后）在 212 213 销售["新"]=np.where((销售.状态=='完成'| --> 214 销售。状态=='out' | 215 销售。状态=='在' | 216 sales.sumPaid>dailyAmount |

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py 在 new_method(self, other) 中 62 其他 = item_from_zerodim（其他） 63 ---> 64 返回方法（自我，其他） 65 66 返回新方法

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops_init_.py 在包装器中（自我，其他） 547 rvalues = extract_array（其他，extract_numpy=True） 548 --> 549 res_values = logical_op（左值，右值，操作）第550章 551

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\array_ops.py 在logical_op（左，右，op）第364章 365 --> 366 res_values = na_logical_op（左值，右值，操作）第367章 368

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops\array_ops.py 在 na_logical_op(x, y, op) 296 类型 = 类型（y）。名称第297章 --> 298 f“无法使用 dtyped [{x.dtype}] 数组执行 '{op.name}'” 第299章 300)

TypeError: 无法使用 dtyped [object] 数组执行 'ror_' 和 [bool] 类型的标量

【问题讨论】：

使用括号(sales.Status=='Done') | (sales.Status=='out') | ...
旁白：避免将列引用为带有句点的属性。请参阅attribute access 下的警告。始终使用[] 访问列（即sales["Status"]）。

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

你提到的第二种方式是不正确的，它不会通过把 |在字符串中。

第一种方法可以通过括号来解决：

sales["NEW"]=np.where(((sales.Status=='Done') | 
                (sales.Status=='out') | 
                (sales.Status=='in') | 
                (sales.sumPaid>dailyAmount) | 
                (sales.days<14)), 'No','Yes')

【讨论】：

它实际上在我当前版本的 numpy 中工作，可能不适用于最新版本。 | 无论如何是最好的出路。谢谢@QuangHoang

【解决方案2】：

要结合考虑DataFrame.isin，其中每个条件都包含在成对的括号中。下面通过[]访问列，并使用数学运算符的函数形式，例如Series.gt和Series.lt：

sales["NEW"] = np.where((sales["Status"].isin(['Done','out','in'])) | 
                        (sales["sumPaid"].gt(dailyAmount)) |
                        (sales["days"].lt(14)), 
                        'No',
                        'Yes')

【讨论】：