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问使用ELIF填充DataFrame列并比较运算符获取"ValueError“
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Stack Overflow用户

提问于 2019-07-25 18:33:06

回答 1查看 64关注 0票数 0

我有一个这样的DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=list('ABC'))
df[A] = [22, 43, 64, 86]

另外，我希望使用比较运算符填充其他两列。以下是我所拥有的：

if df['A'] <= 25:
   df['B'] = 'k'
   df['C'] = 'k'
elif df['A'] > 25 & df['A'] <= 50:
   df['B'] = 'b'
   df['C'] = 'none'
elif df['A'] > 50
   df['B'] = 'g'
   df['C'] = 'r'

但是，我很难在DataFrame上使用操作符。我得到了一个错误，比如"ValueError:系列的真值不明确“。有人知道解决办法吗？

编辑:考虑到将来非常大的elif的潜力，我想继续使用DataFrames。每次使用新的比较运算符时，我都试图避免在DataFrame中搜索。

python

pandas

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-07-25 18:42:47

方法1

pd.cut的完美用例

df['B'] = pd.cut(df['A'], [0,25,50,np.inf], labels=['k', 'b', 'g'])
df['C'] = pd.cut(df['A'], [0,25,50,np.inf], labels=['k', 'None', 'g'])

输出

    A  B     C
0  22  k     k
1  43  b  None
2  64  g     g
3  86  g     g

方法2

由于我们有一组条件，这也是np.select的一个很好的用例。

conditions = [
    df['A'] <= 25,
    (df['A'] > 25) & (df['A'] <= 50),
    df['A'] > 50
]

choices1 = ['k', 'b', 'g']
choices2 = ['k', 'None', 'g']

df['B'] = np.select(conditions, choices1, default='unknown')
df['C'] = np.select(conditions, choices2, default='unknown')

输出

    A  B     C
0  22  k     k
1  43  b  None
2  64  g     g
3  86  g     g

票数 2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57208232

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