使用 function 使用 boolean 验证（字符串）在 pandas 中创建新列的问题

Question

我有一个具有以下结构的数据库 (df2) 来计算巴西固定收益资产的盈利能力（或收益）：

df2：在此处输入图像描述

对于每种类型的资产（在“Tipo”一栏中描述），我需要进行不同的计算来计算它们的收益。 例如：如果它是 CDB%，则计算是一个，如果 CDBIPCA 是另一个，等等。

因此，我构建了一个 function “rentabilidade”，它检查“Tipo”列中的固定收入类型并相应地执行计算。

function如下：

def rentabilidade(tipo, taxa, dtAplic, dtResg, cnpj):
    if tipo == 'Caixa':
        rentAtivo = 0
    elif tipo.item == "CDB%":
        rentAtivo = rent_cdbper(taxa)
    elif tipo.item == 'CDBPre':
        rentAtivo = rent_pre(taxa)
    elif tipo.item == 'CDBIPCA':
        rentAtivo = rent_cdbipca(taxa)
    elif tipo.item == 'CDB+':
        rentAtivo = rent_cdimais(taxa)
    elif tipo.item == 'LetraPre':
        rentAtivo = rent_letra_pre(taxa, dtAplic, dtResg)
    elif tipo.item == 'LetraIPCA':
        rentAtivo = rent_letra_ipca(taxa, dtAplic, dtResg)
    elif tipo.item == 'Letra%':
        rentAtivo = rent_letra_per(taxa, dtAplic, dtResg)
    elif tipo.item == 'Fundos':
        rentAtivo = rent_fundo(cnpj)
    else:
        rentAtivo = "Error"
        
    return rentAtivo

我的目标是创建一个新列“rentabilidade”，其中逐行计算所有收益。

但是，当我运行以下代码时：

df2["rentabilidade"] = rentabilidade(df2["Tipo"], df2["Taxa"], df2["Aplicação"], df2["Vencimento"], df2["CNPJ_Emissor"])

我收到此错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. 
Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我相信 python 代码正在将整个系列与 function 中的值进行比较，而不是逐一比较。

我期望有一个列，其中每个值都根据“Tipo”列（所有字符串）中描述的类型进行计算。

Answer 1

为了将 function 应用于 dataframe 的所有行，您必须使用 lambda function。在您的情况下：

df2["rentabilidade"] = df2.apply(lambda x: rentabilidade(x["Tipo"], x["Taxa"], x["Aplicação"], x["Vencimento"], x["CNPJ_Emissor"]), axis=1)