经典的"ValueError:系列的真值不明确“
这是一个经典的Python错误，表示在条件判断或逻辑运算中，传入的数据类型不符合预期，导致无法确定其真值。下面是对这个错误的完善且全面的答案：
错误描述： "ValueError: 系列的真值不明确" 是Python中的一个错误类型，表示在条件判断或逻辑运算中，传入的数据类型不符合预期，导致无法确定其真值。
错误原因： 这个错误通常出现在对于列表、元组、集合、字典等可迭代对象进行布尔运算时。Python规定，布尔运算中空的可迭代对象被视为假，非空的可迭代对象被视为真。当对一个包含多个元素的可迭代对象进行布尔运算时，Python无法确定该对象的真值，因为可能存在多种情况。这就导致了"ValueError: 系列的真值不明确"的错误。
解决方法：
- 检查数据类型：首先确认出现错误的数据是否是一个可迭代对象，比如列表、元组、集合、字典等。如果不是可迭代对象，可以尝试使用其他方式进行布尔运算。
- 显式转换为布尔类型：对于出现错误的可迭代对象，可以通过将其显式转换为布尔类型来避免错误。可以使用bool()函数或者直接在条件判断语句中使用该对象。
- 确定条件：在进行条件判断或逻辑运算时，确保传入的数据类型和值是符合预期的。可以使用type()函数检查数据类型，使用print语句打印出相应的值进行调试。
- 修改数据：根据具体的业务逻辑和需求，对出现错误的可迭代对象进行适当的修改，以满足条件判断或逻辑运算的需求。
举例说明： 假设出现错误的代码如下：
my_list = [1, 2, 3]
if my_list:
print("List is not empty.")
else:
print("List is empty.")出现错误的原因是对列表进行布尔运算时，由于列表不是空的，Python无法确定该列表的真值。
解决方法如下：
my_list = [1, 2, 3]
if len(my_list) > 0:
print("List is not empty.")
else:
print("List is empty.")通过获取列表的长度，我们可以明确地判断列表是否为空，避免了"ValueError: 系列的真值不明确"错误。
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在python 3.与库熊猫一起使用休闲代码时
def check_question(df):
mylambda = lambda x: x if x==x else x
return df.apply(mylambda)
print(check_question(df))
控制台给出了休闲ValueError：
ValueError:系列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()
经过几次尝试，融合代码修复了它：
def check_question(df):
my
浏览 2提问于2020-04-25得票数 0
我正在定义一个简单的if xxxx返回y- else返回NaN函数。如果记录['Product']等于['Product']的偏移量为8，则if条件为真。
我尝试调用该记录并将其设置为等于它本身，由8使用==和.shift(8)进行抵消。['Product']是字符串，['Sales']是整数。
def Growth (X):
if X['Product'] == X['Product'].shift(8):
return (1+ X['Sales'].shi
浏览 1提问于2019-11-01得票数 0
我试图建立一个模型，预测在给定的一天和时间内的温度概率分布。例如:温度可达46个数值(每个四舍五入至最接近的整数，并作为一个不同的类别处理)。
为了训练模型，我用了3年的时间序列温度数据，用它找出了hour_of_day、日、月的循环特征。
在这个问题中给出了描述数据集和网络的精确链接：
现在，我想修改精度度量，以考虑+-2与真实值的偏差。如果y_true =5和y_pred=7，因为它们之间有2的区别，我想把它看作是匹配的。
我尝试以下列方式修改该度量：
def accuracy(y_true, y_pred):
y_true_class = K.argmax(y_true, axis=
浏览 2提问于2022-07-07得票数 0
print a.head()
SubjectID form_name feature_name feature_value feature_delta
0 533 Demographic Gender F 0.0
1 533 Demographic Age 65 0.0
2 533 Demographic Race White 0.0
这个枢轴，以Sub
浏览 0提问于2015-09-27得票数 0
我有一个名为fresp的数据帧，在命令行中我可以这样做：
for i in range(0,len(fresp)):
num=fresp.at[i,'caseid']
这就很好用了。当将完全相同的代码保存到.py文件中时，可以得到以下结果：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
具体地说，涉及num=fresp.ati，'caseid‘。
下面是整个函数。当我将它保存到一个.py文件中，导
浏览 0提问于2018-04-05得票数 0
下面是我的代码，在这里我得到了上面提到的值错误。
citiesR = [melbourneR, perthR, brisbaneR]
print(citiesR.index(melbourneR))
print(citiesR.index(perthR))
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-517b86a5b2b0> in <module>
1 citiesR = [melbourneR,
浏览 3提问于2021-08-27得票数 1
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有人知道怎么解决这个问题吗？
>>> df = pd.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(1, 4)})
>>> df
A B
0 0 1
1 1 2
2 2 3
>>> df.transform(lambda x: 0 if (x == 0) else (-np.log(-x) if x < 0 else np.log(x)))
ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous
浏览 0提问于2019-03-24得票数 1
我试图在python中实现一个SelectionSort算法，因此我创建了一个numpy数组，并希望将它作为参数传递到算法中。
def SelectionSort(array=None):
for i in range(len(array)):
for j in range(i+1,len(array)):
if(array[j]<array[i]):
array[i],array[j]=array[j],array[I]
但我得到了这个ValueError：
-------------------
浏览 4提问于2020-12-25得票数 1
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1回答
我知道以下错误
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
很久以前就被问到了。
但是，我正在尝试创建一个基本函数，并使用df['busy']返回一个带有1或0的新列。我的功能是这样的，
def hour_bus(df):
if df[(df['hour'] >= '14:00:00') & (df['hour'] <= '23:00:00')&\
(df[
浏览 3提问于2017-07-17得票数 4
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当我运行以下代码时：
if df.loc[df['state_code'].isin(['12','09'])]:
它给出了这个错误：
ValueError:系列的真值是不明确的。
使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()
这里怎么了？
浏览 0提问于2018-08-17得票数 2
2回答
错误:系列的真值不明确
、、、
我试图使用以下代码生成一个新列
list = ['LHR','-1','-3','LGW','MAD','SIN','KUL','JFK','HKG','PVG','IST','SDA','GLA']
for i in list:
if plotdata.loc[plotdata['LOCATION'] == i] :
plotdata['c
浏览 1提问于2021-03-29得票数 3
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1回答
model = word2vec.Word2Vec.load('mymodel')
similar = model.n_similarity(input_word_after, menu_include) # compute cosin similarity between two sets of words.
similarity.append([all_menu_withoutNum, similar])
similarity.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("First 100 similarit
浏览 1提问于2015-08-20得票数 0
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1回答
我正在编写一个模型。我创建了模型，但不幸的是，我遇到了一个错误。你可以在下面看到这个。不幸的是，错误信息对我来说没有多大意义，我也找不到任何建议来帮助我修复这个错误。我怎么才能解决这个问题？我很高兴你的建议，答案和想法。
错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-15a9c8e5145f
浏览 5提问于2020-10-20得票数 0
这是我的代码，我试图逐列比较两个数据帧的值，并按1递增。代码给出了下面的错误。好心的请求在这里帮我。
df_select = pd.read_csv(path,low_memory=False)
df_datahub = pd.read_csv(path1,low_memory=False)
df_select_i = df_select.set_index('medical_event_vod__c')
df_datahub_i = df_datahub.set_index('intact_id')
i, j, k, l, m = 0, 0, 0, 0, 0
浏览 0提问于2020-08-17得票数 0
2回答
我有一个具有多个值的numpy数组(例如：v = np.array([0.81597636, 0.93198024]) )。我想检查v中的任何一个值是否在xmin和xmax之间。我尝试了以下几点：
if np.any(xmin <= v <= xmax):
print("Is in range")
但我知道错误是：
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
当我这样做时，我不会收到错误：
if np.any(xmin <= v) and np.any(v <= xmax):
prin
浏览 0提问于2019-05-06得票数 2
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如果meeting_date变量与date变量匹配，则尝试创建等于1的指示符，否则为零。我的代码中有一个错误，由以下内容组成: ValueError:系列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
请让我知道我做错了什么！这是我的代码：
if crsp_12['meeting_date'] == crsp_12['date']:
crsp_12['i_meeting_date_dayof'] == 1
else:
crsp_12['
浏览 2提问于2022-08-19得票数 0
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我在运行这段代码时出错了，该怎么办？我得到了错误ValueError:一个系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
unrealized = [0, 0.50, 0.90, 0.20, 3, 6, 7, 2]
def stoploss():
df = pd.DataFrame({"price": unrealized})
df['high'] = df.cummax()
if df['high'] <= 0.10:
浏览 2提问于2020-11-12得票数 0
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2回答
这句话
df["column"].diff() != 0
给我一个熊猫系列的布尔人。现在我想要一个列df["result"]，其中df["column"]中的每个True值都有值100，而每个False中的值都是0。
我不明白为什么这不管用：
df["result"] = 100 if df["column"].diff() != 0 else 0
我知道我必须使用loc，但从这一点看：
df.loc[df["column"].diff() != 0]
然后如何设置结果列？
浏览 0提问于2019-08-03得票数 1
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我想从多波段GeoTIFF绘制和RGB图像(因为它是卫星图像)，并将其投影到指定的区域范围。
最近，我成功地做到了使用单波段光栅使用“地质雷达”。但是，当我试图对多波段光栅执行相同的操作时，在调用image = georaster.MultiBandRaster(file, bands='all', load_data=extent)以与georaster.SingleBandRaster相同的方式加载子集数据后，会得到以下错误：
回溯(最近一次调用)：文件"slovakia.py"，第15行，在georaster.MultiBandRaster=georas
浏览 0提问于2019-01-14得票数 1
1回答
我试图在dataframe中创建一个新列，使用Dateutil的相对论性函数计算年龄，使用以下代码；
df['Age'] = relativedelta(df['Today'], df['DOB']).years
然而，我得到了以下错误；
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-99-f87ca88a2e3c> in <module>()
1
----> 2 df
浏览 0提问于2019-08-30得票数 4
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我正在尝试使用matplotlib和func2绘制两个函数func1和python。我一直收到以下代码的ValueError，但不知道哪里出了问题。我搜索了相关的问题，尝试了很多东西，但似乎都不起作用。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 10)
plt.xlabel('$X$')
plt.ylabel('$Outputs$')
plt.title('Title')
浏览 14提问于2017-02-08得票数 1
我是Python的新手。我正在尝试基于dataset中的两列创建一个新变量。
def cal_freqw(var1, var2):
if var1 == 1:
return 0
elif (var1 == 2 and var2 < 998):
return 7*var2
elif var == 3:
return var2/31;
elif var1 == 98:
return 9998
elif var2 == 998:
return 9998
df["FR
浏览 0提问于2021-07-21得票数 1
import importlib
import logging
import os
import numpy as np
import pandas as pd
if df['moderate_activity'] == 1:
print("Participates in Moderate Activity")
在运行我的代码之后，日志列出了这一点：
self = 0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
...
578 True
579
浏览 15提问于2022-09-28得票数 0
我有一个字符串，它是file name作为File_Name = 23092020_indent.xlsx
现在，我有了如下数据：
Id fileKey fileSource fileStringLookup
10 rel_ind sap_indent indent
20 dm_material sap_mm mater
30 dm_vendor sap_vm vendor
目标:寻找fileSource fileStringLookup 与 file name**.**匹配的fileStr
浏览 4提问于2020-09-23得票数 1
3回答
我想做的是：
options = ['abc', 'def']
df[any(df['a'].str.startswith(start) for start in options)]
我想应用一个过滤器，所以我只有在列'a‘中有值的条目，从一个给定的选项开始。
下一段代码可以工作，但我需要它处理几个前缀选项.
start = 'abc'
df[df['a'].str.startswith(start)]
错误信息是
ValueError: The truth value of a Series is amb
浏览 0提问于2018-08-29得票数 5
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我想从Quandl导入两个时间序列，并希望找到它们之间的相关性。我发现了熊猫，并尝试了corr函数，但是我总是得到错误ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().我真的不知道这段代码有什么问题，我打印了数组，它们看起来很好。 下面是我的代码： import pandas as pd
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = "XXX"
series1 = qua
浏览 16提问于2020-11-07得票数 1
1回答
在python中，我有一个带有date列的dataframe，从这里我可以得到一个特定日期的df索引。
我希望在第二个测试idx中使用一个“介于日期A和日期B之间”的筛选器，而不是像下面这样使用一个日期(换句话说，我使用一个较小的子集进行初始测试，而不是说一组庞大的数据)。
train_idx = np.array(df.Date < '2016-01-01')
test_idx = np.array(df.Date >= '2016-01-01')
下面是我到目前为止所得到的和错误
df = pd.read_csv('./data.csv&
浏览 0提问于2016-02-24得票数 0
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2回答
我在学矮胖..。
我有一个2d数组，如：
myArray = np.array([['0','1'], ['0','1'], ['1','0'], ['1','0']])
此外，我还得到了一个columnIndex (示例：1)
因此，我需要提取列，对于每个元素，如果是"0“返回"a"，如果是"1”，则返回"b“。
myArray[:, columnIndex]
> ['1' '1'
浏览 4提问于2021-04-21得票数 1
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我是Pandas的新手，我已经在stackoverflow上找到了这个问题的答案，但似乎仍然不能让它工作-尽管我看到了很多关于这个问题的参考。
我有一个包含两个移动平均列MA13和MA48的数据帧。我想要迭代数据帧，在每一行上从另一个减去一个，并使用结果来执行各种操作-按照下面的代码：
Df.iterrows()中行的positions=0：
if (df['13MA'] > df['48MA'])and positions == 0:
positions==1
print('Buy')
elif (
浏览 0提问于2016-04-24得票数 0
2回答
我正在尝试一些我认为很简单的事情，但是我不断地犯错误，我不知道为什么。
我正试图在df2的新列中设置一个值。如果df2中的值是列，则与df1 "col“中的任何值相匹配，则写入”结果“，否则”无结果“。
#Create a series from df column
series_from_df = df1['Col']
df2['new_col'] = 'result' if df2['Col1'].isin(series_from_df) else 'Not result'
上面的内容给我带来了一个错
浏览 1提问于2022-03-01得票数 1
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1回答
我的数据包含一列“已婚”，其分类值为“是”或“否”。我将其改为数字类型：
train['Married']=train['Married'].astype('category')
train['Married'].cat.categories=[0,1]
现在，我使用以下代码来填充缺失的值：
train['Married']=train['Married'].fillna(train['Married'].mode())
它给出了错误：
ValueError: The trut
浏览 3提问于2017-07-27得票数 2
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我想检查变量是None还是numpy.array。我已经实现了check_a函数来做这件事。
def check_a(a):
if not a:
print "please initialize a"
a = None
check_a(a)
a = np.array([1,2])
check_a(a)
但是，这段代码引发了ValueError。直截了当的方法是什么？
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-
浏览 1提问于2016-04-22得票数 139
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2回答
我喜欢在线一个功能，以提取和显示图像的主要颜色。为了节省时间，我只想在非零像素上迭代，而不是整个图像。但是，更改函数的方式会引发一个错误：
if row != [0,0,0]:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
以下是修改后的代码：
def dominantColor(image) :
from matplotlib.pyplot import imshow, show
from scipy.clus
浏览 4提问于2022-04-19得票数 0
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因此，我的目标是获取一个csv数据文件，并将x和y值(在单独的列中)与字典中的值进行比较，然后根据所述字典的键对x和y坐标进行分类。
这是我的字典的代码：
def aoi_dict():
# NOTE : this needs to be changed.
aoi = {'Reels': [(77, 0), (946, 446)], # Reels
'Credits': [(484, 447), (669, 520)], # Credits
'Win': [(670, 447), (893, 520)], # W
浏览 5提问于2022-09-27得票数 0
5回答
我使用以下代码，
if(df.month == 3 or df.month == 4 or df.month == 5):
df.test = 'A'
elif(df.month == 6 or df.month == 7 or df.month == 8):
df.test = 'B'
else:
df.test = 'C'
但是在使用这个时，我得到了以下错误，
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.i
浏览 5提问于2016-01-13得票数 3
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考虑一下系列s
s = pd.Series([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])
这和预期的一样
s == (3, 4)
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
这不是
s.eq((3, 4))
跟踪(最近一次调用) ValueError:长度必须相等
我以为他们是一样的。他们之间有什么区别？
怎么说？
等价于系列==其他，但支持用一个fill_value代替一个输入中缺少的数据。
这似乎意味着它们应该同样工作，因此产生了混乱。
浏览 6提问于2016-12-31得票数 14
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3回答
我已经有了一个名为"bad_outcomes“的集合和一个列名为"Outcome”的dataframe。
使用“结果”，我希望创建一个列表，如果结果中相应的行位于集合bad_outcomes中，则元素为0；否则，为1。
然后我想把它分配给变量‘want _class’。
我写了这封信：
landing_class = []
if df['Outcome'].isin(set(bad_outcomes)):
landing_class.append(0)
else:
landing_class.append(1)
这不管用。我犯了个错误。
ValueEr
浏览 6提问于2021-08-17得票数 3
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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')
浏览 1提问于2021-03-08得票数 0
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2回答
我正在做一个简单的定义来返回一个基于某些时间间隔的颜色列表。不幸的是，我一直收到以下错误：
ValueError:系列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
我看到了下面关于堆栈溢出的讨论，但只是失败了。
这是我的密码：
y = 5
std = pd.Series([1,1,1,1])
values = pd.Series([2, 4, 6, 8])
colors = []
def colorbybar():
for i in values:
if y < (values - (2*std)):
浏览 1提问于2020-05-11得票数 0
1回答
我一直在开发一个程序，它接受一系列规则并测试它们的组合，以操作一个简单的控制器。规则只能是真的。
一条规则将生成一个控制器：
A: If Cond1 Then True
If A then Activate
两个规则可以生成两个控制器：
A: If Cond1 Then True
B: If Cond2 Then True
If A and B then Activate
If A or B then Activate
三个规则生成8个控制器：
A: If Cond1 Then True
B: If Cond2 Then True
C: If Cond3 Then True
A and
浏览 1提问于2015-06-16得票数 0
我试图计算一个折扣，我想要应用于我的dataframe的两列的每一行，并将结果添加到一个新列中。
我已经尝试了许多方法，通过遵循现有的例子，但是每次都会发生错误。
我将其定义为：
def delta_perc(x,y):
if y == 0:
return 0
else:
return (x-y)/x*100
然后尝试将该函数应用到我的dataframe中。
ordini["discount"] = ordini.apply(delta_perc(ordini["revenue1"],ordini["rev
浏览 1提问于2019-04-15得票数 2
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>>> k
array([[0.58789735, 0.29830086],
[0.09397728, 0.60737265]])
>>> k[k<0.1] = 1
>>> k[k>0.5] = 1
>>> k
array([[1. , 0.29830086],
[1. , 1. ]])
是否可以将k0.1>K>0.5 = 1组合起来，当我尝试这样做时，我会得到以下错误
>>> k[0.1>k>0.5
浏览 2提问于2020-06-19得票数 1
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1回答
我的dataframe有一个名为dir的列，它有几个值，我想知道有多少值传递某个点。例如：
df['dir'].value_counts().sort_index()
它返回一个Series
0 855
20 881
40 2786
70 3777
90 3964
100 4
110 2115
130 3040
140 1
160 1697
180 1734
190 3
200 618
210 3
220 1451
250 895
270
浏览 1提问于2016-02-29得票数 0
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我对python (2.7) list.remove函数感到有点困惑。在中，它说：“从值为x的列表中删除第一项。如果没有这样的项，则为错误。”
因此，我猜这里的值意味着比较是基于相等(即==)，而不是基于身份(即is)。但是，有人能向我解释一下以下的行为吗？显然，这两种比较都被使用了，但却以一种相当奇怪的方式使用：
import numpy as np
x = np.array([1,2,3])
mylist = [x, 42, 'test', x] # list containing the numpy array twice
print mylist
当然，这将印刷：
[
浏览 5提问于2015-02-17得票数 6
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我有一个数据帧(df)和一个列表(posList)。
由于这段代码，我成功地用.loc[]“过滤”了我的df：
df = df.loc[
(df['Pos'] == posList[0]) |
(df['Pos'] == posList[1])
]
但后来我试着写这篇文章(以防万一将来我不得不使用更大的列表)：
df = df.loc[(df['Pos'] in posList)]
但是这不起作用，我得到了以下错误：
Value
浏览 12提问于2022-10-04得票数 0
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我在NumPy中计算矩阵的特征向量和特征值，只想通过assert语句检查结果。这将抛出一个我不太理解的ValueError，因为打印这些比较效果很好。有什么建议可以让这条assert语句工作吗？
import numpy as np
A = np.array([[3,5,0], [5,7,12], [0,12,5]])
eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(A)
print('eigenvalue:', eig_val)
print('eigenvector:', eig_vec)
for col in range(A.shape[
浏览 1提问于2014-03-04得票数 17
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当比较两个不同大小的numpy数组时，我希望要么是基于广播的布尔数组，要么是一个错误。有时我只是变得错误，好像它把它们当作对象来比较一样。
在下面，我希望如果-失败，==也会失败
In [18]: a = np.zeros((2,7,5))
In [19]: b = np.zeros((2,7))
In [20]: a == b
Out[20]: False
In [21]: a - b
---------------------------------------------------------------------------
ValueError
浏览 3提问于2015-04-05得票数 2
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2回答
我正在使用Pandas中的布尔索引。
问题是为什么这句话：
a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)]
工作正常，而
a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)]
是否退出并返回错误？
示例：
a = pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':
浏览 2提问于2014-01-29得票数 227
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2回答
下面的代码有什么区别？
当我执行python代码时，我得到了不同的结果。
第一码对我来说很容易，但是第二码是我想要的。
我想知道原因。
variable.columns.isnull() eg.boat_data.gear.isnull()variablevariable.columns.isnull() eg.boat_data[boat_data.gear.isnull()]
浏览 7提问于2022-01-13得票数 -1
我试图生成一个变量，它的值依赖于另一个变量的值。我的数据集是urban_classification，我正在尝试根据变量URBRUR的值创建变量prc_urbain。这是我的代码：
if urban_classification.prc_urbain>0.5 :
urban_classification['URBRUR'] = "urban"
else:
urban_classification['URBRUR'] = "rural"
我得到了这个错误信息：
Traceback (most recen
浏览 1提问于2019-11-22得票数 0
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