了解熊猫中的行迭代（Python）

Question

我有一个（在此示例中）有2行的数据框，该数据框看起来像这样：

PERON   START   END
AB     100      120
CC     110      115

（我想要的，但不是我要问的问题是， 如果“ START”-'END'等于20，则为每行创建一个带有标志的新列）（在其他用例中，我也遇到类似的问题）

（我试过了

df['New']= df.apply(lambda x: 1 if abs(df.START-df.END)==20 else 0

我也尝试过：

 for i in df.iterrows():
    print i[0]
    if abs(df.START-df.END)==20:
        print 'Legit to make be a flag'

问题：每次收到消息“系列的真值不明确。请使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）”。

我了解，如果您不遍历每一行，python都不知道将哪个值与“ if-statement”进行比较，因此，如果您希望在至少一行满足条件的情况下给出一个标志，则使用a.any（） if语句的条件。 a.all（）如果所有行都应匹配行条件...

现在，我的问题是 ：为什么python为什么不检查基于行的if语句（肯定在for循环中），并保持它的状态为“系列的真值不明确？请使用a.empty，a.bool （），a.item（），a.any（）或a.all（）。”-错误

问题的其他提法：为什么python在df.iterrows（）中的for for python中仍然在整个数据帧级别执行if语句，而不是逐行执行。

因为在下面的代码中打印出for循环位于行“ 0”中，所以我假设python将对行“ 0”执行if语句。 但是它不检查该行的if语句，因为它给我“歧义阈值错误” ...

for i in df.iterrows():
    print i[0]

我已经看过“使用真假陈述与熊猫”文档和其他一些stackoverflow问题，但是我无法弄清楚哪里出了问题（很可能是因为我仍然在python-noob-相）。

Answer 1

这取决于熊猫如何在可能的地方对操作进行矢量化处理。

abs(df.START-df.END) ==20

本身返回一个序列。 本系列是您寻求的专栏：

>>> df = pd.DataFrame([[100,120],[110,115]],index=['AB','CC'],columns=['START','END'])
... df
... abs(df.START-df.END)==20
13: AB     True
CC    False
dtype: bool

注意：

>>> df['New'] = abs(df.START-df.END)==20
>>> df
15:     START  END    New
AB    100  120   True
CC    110  115  False

熊猫就是为这种操作而设计的。

您不应灰心，因为您的两次尝试都非常接近：

df['New']= df.apply(lambda x: 1 if abs(df.START-df.END)==20 else 0)

被破坏，因为abs（df.START-df.END）== 20返回一个Series。 对于每一行，该lambda会询问Series是否为True，因此会出现错误。

如果相反，您有：

df['New']= df.apply(lambda x: 1 if abs(x.START-x.END)==20 else 0, axis =1)

这将产生所需的结果，因为abs（x.START-x.END）== 20返回布尔值，而不是序列。

Answer 2

怎么样：

df.loc[:,'Flag'] = abs(df.START-df.END)==20