Python根据if条件更新列答案

【问题标题】：Python updating column based on if conditionPython根据if条件更新列
【发布时间】：2019-08-23 13:32:23
【问题描述】：

我有一个包含两个数据框的列表。我正在尝试根据“已婚”的值为 NULL 来更新“家属”列。

for dataset in data_cleaner:
    dataset[dataset.Dependents.isnull()].loc[dataset.Dependents.isnull() and dataset['Married']=='Yes' ] ='1'
    dataset[dataset.Dependents.isnull()].loc[dataset.Dependents.isnull() and dataset['Married']=='No' ] ='0'

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

也尝试了 if else 条件并得到相同的错误。我在这里错过或不理解什么？

【问题讨论】：

请发布错误。

标签： python pandas

【解决方案1】：

错误意味着使用and 和链布尔条件，在pandas 比较数组中，所以需要按位AND - &。另一个问题是在Married 列比较的条件周围缺少()。

并且由于使用 DataFrame 列表，因此有必要使用索引更新每个 DataFrame - data_cleaner[i]。

注意：如果需要使用数字，请附加 1 和 0 而不是 '1' 和 '0'。

for i in range(len(data_cleaner)):
    m1 = data_cleaner[i].Dependents.isnull()
    data_cleaner[i].loc[m1 & (data_cleaner[i]['Married']=='Yes'), 'Dependents'] ='1'
    data_cleaner[i].loc[m1 & (data_cleaner[i]['Married']=='No'), 'Dependents'] ='0'

替代numpy.select:

for i in range(len(data_cleaner)):
    m1 = data_cleaner[i].Dependents.isnull()
    m2 = (data_cleaner[i]['Married']=='Yes')
    m3 = (data_cleaner[i]['Married']=='No')

    data_cleaner[i]['Dependents'] = np.select([m1 & m2, m1 & m3], 
                                              ['1','0'], 
                                              data_cleaner[i]['Dependents'])

或者创建另一个 DataFrames 列表：

out = []
for dataset in data_cleaner:
    m1 = dataset.Dependents.isnull()
    dataset.loc[m1 & (dataset['Married']=='Yes'), 'Dependents'] ='1'
    dataset.loc[m1 & (dataset['Married']=='No'), 'Dependents'] ='0'
    out.append(dataset)

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要指定列名。

for dataset in data_cleaner:
    dataset.loc[(dataset.Dependents.isnull()) & (dataset['Married']=='Yes'),'Dependents' ] ='1'
    dataset.loc[(dataset.Dependents.isnull()) & (dataset['Married']=='NO'),'Dependents' ] ='0'

【讨论】：