序列的真值不明确的循环返回错误答案

【问题标题】：Loop return error that the true value of the series is ambiguous序列的真值不明确的循环返回错误
【发布时间】：2019-07-08 08:51:05
【问题描述】：

我有以下数据集：

我想告诉熊猫：

如果报表编号小于30，他需要创建一个等于的新变量

df_bei_index[col]*0.05 + df_bei_index['PDI_Average']*0.95.

如果报表编号大于等于30，他需要创建一个新的变量，等于

df_bei_index[col]

我写了以下代码：

for col in col_list:
    if df_bei_index['Report No'] <= 29:
        df_bei_index[col+'_final'] = df_bei_index[col]*0.05 + df_bei_index['PDI_Average']*0.95
    else:
        df_bei_index[col+'_final'] = df_bei_index[col]

但是我得到了这个错误

ValueError Traceback（最近一次调用最后一次）在（） 10 col_list 中的 col 为 11： ---> 12 如果 df_bei_index['Report No']

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py 在 nonzero(self) 1574 raise ValueError("{0} 的真值不明确。" 1575 "使用 a.empty, a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。” -> 1576 .format(self.class.name)) 1577 1578 bool = 非零

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 pandas loops conditional-statements

【解决方案1】：

像df_bei_index['Report No'] <= 29 这样的表达式具有Series(bool) 类型，因此您不能在if 语句中使用它，但您可以将它用作.loc 中数据帧的索引：

import pandas as pd

data = {'a': list(range(20)), 'b': list(range(6,26))}
df = pd.DataFrame(data = data)

condition1 = df.a <= 10
condition2 = df.a > 10
df.loc[condition1, 'a_1'] = df.loc[condition1]['a'] * 2
df.loc[condition2, 'a_1'] = df.loc[condition2]['a'] * 5

【讨论】：

【解决方案2】：

检查这个答案： Python Use if function: ValueError:Truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

你可能想使用 np.where:

for col in col_list:
        df_bei_index[col+'_final'] = np.where(df_bei_index['Report No'] <=29, df_bei_index[col]*0.05 + df_bei_index['PDI_Average']*0.95, df_bei_index[col])

我假设您从“col_list”列表中排除了“国家”列

【讨论】：