将If函数应用于数据框[重复]答案

【问题标题】：Applying an If function to a dataframe [duplicate]将If函数应用于数据框[重复]
【发布时间】：2019-08-20 15:06:55
【问题描述】：

我正在尝试将 IF 函数应用于数据框中的列。很简单，如果工资超过 50,000 英镑，我希望它返回“超过 50,000 英镑”，如果低于，我希望它返回“低于 50,000 英镑”。

我已经尝试了下面的代码，但我遇到了错误消息。我已经对在处理数据帧时使用 apply 函数进行了一些研究，因此定义了一个函数并使用了下面的第二段代码，但得到了第二条错误消息。

    salary = employees['Salary']

    if Salary > 50000:
        print('Over £50,000')
    else:
        print('Under £50,000')

申请方法

    def SalaryCheck():
        if Salary > 50000:
            print('Over £50,000')
        else:
            print('Under £50,000') 

    employees.Salary.apply(SalaryCheck)


    Traceback (most recent call last):
      File "<input>", line 1, in <module>
      File "C:\Users\Peter\PycharmProjects\untitled\venv\lib\site-                        packages\pandas\core\generic.py", line 1556, in __nonzero__
        self.__class__.__name__
    ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

应用方法警告

    Traceback (most recent call last):
      File "<input>", line 1, in <module>
      File "C:\Users\Peter\PycharmProjects\untitled\venv\lib\site-        packages\pandas\core\series.py", line 4038, in apply
        mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype)

【问题讨论】：

def SalaryCheck(x) 然后检查if x > 50000，尽管这可以在不使用np.where 的情况下完成。见stackoverflow.com/questions/19913659/…
嗨彼得，我很确定你的问题是由于你的 SalaryCheck 函数没有为它定义任何参数，所以 if Salary > 50000 看起来实际上是指数据框中的每一份薪水，而不是任何一个特定的薪水。 Gokul的回答应该对你有所帮助。也就是说，这个问题是由一个简单的印刷问题引起的，因此很可能作为本网站的题外话而被关闭。
Peter，在您的第一个示例中，大写 Salary 定义在哪里？至于第二个，这似乎是对错误消息的更好解释，值得了解以了解 pandas 为何不高兴：stackoverflow.com/a/45494393/5590742（编辑：将旧评论替换为更清晰的链接）。

标签： python pandas dataframe if-statement

【解决方案1】：

另一种方法：

(employee['salary'] > 50000).replace({True: 'Over', False: 'Under'})

employee['salary'] > 50000 返回一系列 True / False，然后您只需将 True 和 False 替换为您想要的文本。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用以下方法。请阅读有关 apply() 的说明。

def SalaryCheck(Salary):
    if Salary > 50000:
        print('Over £50,000')
    else:
        print('Under £50,000') 

lst = ['Geeks', 'For', 'Geeks', 'is', 'portal', 'for', 'Geeks']
lst2 = [110000, 220000, 3300, 440000, 55, 66, 77000]


df = pd.DataFrame(list(zip(lst, lst2)),
                  columns=['Name', 'Salary']) 
df['Salary'].apply(SalaryCheck)[0]

【讨论】：