python dataframe 一个Series的真值是模棱两可的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()答案

【问题标题】：python dataframe The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()python dataframe 一个Series的真值是模棱两可的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()
【发布时间】：2021-08-12 18:03:09
【问题描述】：

只有当两列的值不同时，我才需要从另一列向一列添加数据。

...
regex = "|".join(v)
contains_data = df[header].astype(str).str.replace(" ", "") \
                .str.lower().str.contains(regex.lower())
null_data = df[k].isna()
if len(df[contains_data & ~null_data]):
       print(df[[k, header]])

       df.loc[contains_data & ~null_data, k] = df[k] + "," + df[header] if df[k] != df[header] else df[k]

此过滤器df[contains_data & ~null_data] 输出以下数据：

         shipping_tag (k)   Shipping (header)
4        Free shipping      Free shipping

由于这是两个相同的值，我只想保留前一个。

但我收到此错误：

The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

df.loc[(contains_data) & (~null_data), k]我想是因为这个？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

实现所需的一种方法（在不相等的标头时更新 k）是为它定义一个函数：

def f(x):
     if x['k'] != x['header']: 
        return x['k'] + "," + x['header'] 
     else:
        return x['k']

然后在您想要的任何条件下将其应用于数据帧

df['k']=df.apply(lambda x : f(x), axis=1)

【讨论】：