pandas 添加列，注意 Series 的真值不明確

Question

我想在數據框 a 中添加一列，

a = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B'])
if a['B'] > a['A']:
    a['C']='是'
else:
    a['C']='否'

ValueError：系列的真值不明確。 使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

Answer 1

使用numpy.where ：

#swapped 2,1
a = pd.DataFrame([[2,1],[3,4]],columns=['A','B'])
a['C'] = np.where(a['B']>a['A'], '是','否')
print (a)
   A  B  C
0  2  1  否
1  3  4  是

您的代碼問題是如果使用：

print (a['B']>a['A'])
0    False
1     True
dtype: bool

它返回布爾掩碼， if不能決定做什么。

檢查還使用 if 與 pandas 的真值陳述。

Answer 2

是的， where 或numpy.select ：

a = pd.DataFrame([[2,1],[3,4]],columns=['A','B'])
a['C'] = np.select([a['B']>a['A']], '是', default = '否')
print(a)

返回：

   A  B  C
0  2  1  否
1  3  4  是

---

這很容易擴展到更多條件：

a = pd.DataFrame([[2,1],[3,4],[1,10]],columns=['A','B'])

condlist = [
    a['B'] > 5*a['A'],
    a['B'] > a['A']
]
valuelist = ['是', '否']

a['C'] = np.select(condlist, valuelist, default=np.nan)
print(a)

返回：

   A   B    C
0  2   1   nan
1  3   4    否
2  1  10    是

Answer 3

還有一個選項是

np.choose()

其中實施

np.choose('是','否')