如何以正确的方式应用此功能？答案

【问题标题】：How can I apply this function in a correct way?如何以正确的方式应用此功能？
【发布时间】：2021-08-24 21:39:07
【问题描述】：

我正在处理我找到的数据集here。

我尝试编写一个函数来将 BOROUGH 列的每个值从数字转换为名称。像这样：

# Manhattan (1), Bronx (2), Brooklyn (3), Queens (4), and Staten Island (5)

## convert BOROUGHS from int to string

df['BOROUGH'] = df['BOROUGH'].astype(str)

## create a function to replace number with name

def name_boro(s):
    if s == '1':
        return 'Manhattan'
    elif s == '2':
        return 'Bronx'
    elif s == '3':
        return 'Brooklyn'
    elif s == '4':
        return 'Queens'
    else:
        return 'Staten Island'
    
df.apply(name_boro(df['BOROUGH']))

输出信息是这样的：

----------------------------------- ---------------------------- ValueError Traceback（最近一次调用最后）在 19 返回“史坦顿岛” 20 ---> 21 df.apply(name_boro(df['BOROUGH']))

in name_boro(s) 8 9 def name_boro(s): ---> 10 如果 s == '1'： 11 返回“曼哈顿” 12 elif s == '2'：

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py 在非零（自我）1327 1328 def 非零（自我）： -> 1329 raise ValueError( 1330 f"{type(self).name} 的真值不明确。" 1331
“使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。”

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

愿意帮助我吗？

谢谢你，乔瓦尼

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe jupyter-notebook

【解决方案1】：

如果您的 df 较大，则不值得使用 apply 方法。相反，您可以使用map 方法，如下所示：

# define your dictionary
num_to_name = {'1': 'Manhattan', '2': 'Bronx', '3': 'Brooklyn', '4': 'Queens'}
# map the values in BOROUGH column
df['BOROUGH'] = df['BOROUGH'].map(num_to_name)

【讨论】：

这个map 方法可能比使用带有自定义函数的apply 运行得更快是正确的，尤其是对于大型数据集。所以最好保留强调这一点。无论如何都赞成。

【解决方案2】：

你可以这样做：

df['BOROUGH'] = df['BOROUGH'].apply(name_boro)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用map，但使用默认值。顺便说一句，您不需要将原始数字转换为字符串。

df.BOROUGH.map(lambda x: {1: 'Manhattan', 2: 'Bronx', 3: 'Brooklyn', 4: 'Queens'}.get(x, 'Staten Island'))

【讨论】：