用Pandas测试数据帧值的相等性
用Pandas测试数据帧值的相等性
提问于 2021-03-08 12:54:13
当这样做时：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['1.0', '1.1', '1.2', '1.3'], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
row1 = df[df['A'] == '1.1']
if row1['B'] == 'b':
print('hello')我们得到：
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
为什么是模棱两可的？
如果我使用any()或all()，确实可以解决这个问题，但在这里，我不太愿意添加any或all，而不完全理解为什么需要添加。通常，当我们有一个布尔值列表时，any或all是必需的，但是这里只有一个这样的布尔值。
TL;DR:如何用Pandas测试一个数据的相等值？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-03-08 12:56:45
我想你可以检查一下这
熊猫遵循NumPy的惯例，当你试图将某物转化为嘘声时，就会产生错误。这种情况发生在if-语句或使用布尔操作时: and，或，而不是.以下代码的结果尚不清楚：
if pd.Series([False, True, False]):
pass它应该是真因为它不是零长度，或假因为有假值？目前还不清楚，因此，熊猫反而会饲养一只ValueError：
if pd.Series([False, True, False]):
print("I was true")回溯
ValueError:数组的真值是不明确的。使用a.empty、a.any()或a.all()。
您需要显式地选择您想要对DataFrame做什么，例如使用any()、all()或空()。或者，如果熊猫对象为None，您可能需要比较：
if pd.Series([False, True, False]) is not None:
print("I was not None")我不是一个人
下面是如何检查其中任何一个值是否为True：
if pd.Series([False, True, False]).any():
print("I am any")
I am any要在布尔上下文中计算单元素熊猫对象，请使用bool()方法：
pd.Series([True]).bool()
True
pd.Series([False]).bool()
False
pd.DataFrame([[True]]).bool()
True
pd.DataFrame([[False]]).bool()
False页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66530235
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