使用 if elif .. 检查今天的点和昨天的点的多个条件检查数据框行答案

【问题标题】：multiple conditions check with dataframe rows using if elif .. checking today's points and yesterdaypoints使用 if elif .. 检查今天的点和昨天的点的多个条件检查数据框行
【发布时间】：2021-03-02 15:30:54
【问题描述】：

朋友们，我有一个简单的要求来比较两个单独的行（使用 SHIFT 的当天和前一天）。我正在将当天的参考点与前几天的多个点进行比较。下面是excel表格的截图（仅供参考，我只想在python中进行计算）。

我的python代码被跟踪了。

#calculate Low Travel point
    df['1back'] = df['low'].shift(1) 
    if  df['low'] < df['N400_Z2'].shift(1): 
        df['TP_low'] = 'zz2'
    elif df['low'] > df['N400_Z2'].shift(1) and df['low'] < df['N300_Z'].shift(1):
         df['TP_low'] = "Z1"

我得到了跟踪错误。 ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

请指教。提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python

【解决方案1】：

所以我进行了更深入的研究，似乎可以使用 pandas where() 方法 (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.where.html) 来实现所需的行为，该方法采用布尔数组并且该数组为 false它替换为指定的值。因为当布尔数组为 false 时会发生替换，所以我必须在每个过滤器之前添加负号，以防止您的帖子出现所需的条件。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(15,4), columns=['low', 'N400_Z2', 'TP_low', 'N300_Z'])

#calculate Low Travel point
df['1back'] = df['low'].shift(1)

filter_ = df['low'] < df['N400_Z2'].shift(1)
filter2_ = (df['low'] > df['N400_Z2'].shift(1)) & (df['low'] < df['N300_Z'].shift(1))

df['TP_low'].where(-filter_, 'zz2', inplace=True)
df['TP_low'].where(-filter2_, 'Z1', inplace=True)

【讨论】：

嗨！ Leo，不，我遇到与上述相同的错误
像冠军一样工作！狮子座..谢谢，接下来是我的输出...更多过滤器更清晰 Datetime 2020-12-17 08:30:00 NaN 3250.000000 3263.510010 NaN NaN 2020-12-17 08:45:00 NaN 3252.239990 3259.399902 J2 NaN 2020-12 -17 09:00:00 NaN 3252.175049 3255.250000 W NaN 2020-12-17 09:15:00 NaN 3230.777344 3247.840088 J1 NaN

【解决方案2】：

以下是答案.. 感谢 Leo... 将熊猫导入为 pd 将 numpy 导入为 np

df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(15,4), columns=['low', 'N400_Z2', 'TP_low', 'N300_Z'])

#calculate 低旅行点 df['1back'] = df['low'].shift(1)

filter_ = df['low'] df['N400_Z2'].shift(1)) & (df['low']

df['TP_low'].where(-filter_, 'zz2', inplace=True) df['TP_low'].where(-filter2_, 'Z1', inplace=True)

【讨论】：