我有一个包含 11 列的数据框，我想根据其中两列中的值创建一个新的 0,1 列。
我已经尝试使用 np.where 创建其他列，但它不适用于这一列。
train["location"] = np.where(3750901.5068 <= train["x"] <= 3770901.5068
and -19268905.6133 <= train['y'] <= -19208905.6133, 1, 0)
我收到此错误：ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。
【问题讨论】：
标签： python python-3.x pandas numpy
您可以使用 pandas.DataFrame.isin，这将是一个更好的解决方案。也是的，你需要括号和 & 而不是 "and" 。 pandas.DataFrame.isin https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.isin.html的文档
例如：
df=pd.DataFrame({'a':[100,110,120,111,109],'b':[120,345,124,119,127]})
df['c']=np.where((df['a'].isin([100,111])) & (df['b'].isin([120,128])),1,0)
在你的情况下是：
train["location"]=np.where(((train["x"].isin([3750901.5068,3770901.5069])) & (train["y"].isin([-19268905.6133,-19268905.6132])),1,0)
【讨论】：
我不确定您是否需要np.where。对于元素方面的and 两个系列，请在此处使用& 而不是and。见：Logical operators for boolean indexing in Pandas
另外，3750901.5068 <= train["x"] <= 3770901.5068 似乎在内部被 python 翻译成 (3750901.5068 <= train["x"]) and (train["x"] <= 3770901.5068)，这又是 and 并且不起作用。因此，您需要将每个明确拆分为例如(3750901.5068 <= train["x"]) & (train["x"] <= 3770901.5068) 或使用 Series.between 例如train["x"].between(3750901.5068, 3770901.5068, inclusive=True)。见：How to select rows in a DataFrame between two values, in Python Pandas?
& 的两个参数还需要括号。
所以最终结果应该是这样的
train["location"] = train["x"].between(3750901.5068, 3770901.5068, inclusive=True) & train['y'].between(-19268905.6133, -19208905.6133, inclusive=True)
这将为您提供一系列布尔值（Trues 和 Falses）。这些已经只是引擎盖下的 0 和 1。如果你真的想要 0 和 1，你可以从here 中选择一个解决方案。例如train.location = train.location.astype(int)
【讨论】：
foo < train['y'] < bar 将被翻译成foo < train['y'] and train['y'] < bar。
Series.between。