“系列的真值不明确”是什么意思?

What do you mean by "The truth value of a Series is ambiguous?

我已经进行了大约 2 周的 Python 编程。试图在论坛上搜索我标题中所述的错误,但我仍然不明白我的代码有什么问题。

ValueError:Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

我想做什么:

def convertsgp(x):    
    if x <= 99:
        y = 'Nominal'
    elif x <= 349:
        y = 'Threshold 1'
    elif x <= 1399:
        y = 'Threshold 2'
    elif x > 1400:
        y = 'Threshold 3'
    return y



mydict = {'Singapore': convertsgp }


for i in list(mydict.keys()):
    df.loc[(df['Country']== i, 'Threshold Level'] = mydict [i](df['LocalCurrency'])

非常感谢您的意见,谢谢!

实际错误 - 你看 - 出现了,因为你正试图使用​​系列作为字典的关键字。为了避免它 - 你必须从这个系列中获得一个元素。 您的代码中还有很多其他问题。 你可以这样解决:

import pandas as pd 
data = {
        'Threshold Level':[0, 0, 0, 0, 0], 
        'Country':['Itally', 'Singapore', 'Ukraine', 'USA', 'England'],
        'LocalCurrency': [100, 2000, 392, 3,23 ]
        } 

# Convert the dictionary into DataFrame  
df = pd.DataFrame(data) 

def convertsgp(x):

    if x <= 99:
        y = 'Nominal'
    elif x <= 349:
        y = 'Threshold 1'
    elif x <= 1399:
        y = 'Threshold 2'
    elif x > 1400:
        y = 'Threshold 3'
    return y


mydict = {'Singapore': convertsgp }


for i in list(mydict.keys()):
    local_currency = df.loc[df['Country']== i]['LocalCurrency']
    df.loc[df['Country']== i, 'Threshold Level'] = mydict[i](local_currency[1])

另外 - 如果你没有在 dict 中包含所有国家 - 更好的方法是使用 apply,就像这样,它对于大数据帧工作得更快,而且 - 它看起来更好:

import pandas as pd 
data = {
        'ThresholdLevel':[0, 0, 0, 0, 0], 
        'Country':['Itally', 'Singapore', 'Ukraine', 'USA', 'England'],
        'LocalCurrency': [100, 2000, 392, 3,23 ]
        } 

# Convert the dictionary into DataFrame  
df = pd.DataFrame(data) 

def convertsgp(x):
    if x <= 99:
        y = 'Nominal'
    elif x <= 349:
        y = 'Threshold 1'
    elif x <= 1399:
        y = 'Threshold 2'
    elif x > 1400:
        y = 'Threshold 3'
    return y

mydict = {'Singapore': convertsgp}

def apply_corresponding_function(country, value_to_apply_on):

    try: # lets try to get function we need to apply
        function_to_apply = mydict[country] # if there's no such key in dictionaries it'll raise an error
        return function_to_apply(value_to_apply_on) 

    except: # this will be executed, if operations after 'try' raised any errors:
        return False


df['ThresholdLevel'] = df.apply(lambda x: apply_corresponding_function(x['Country'], x['LocalCurrency']), axis =1)

此外,如果您在字典中输入了所有国家/地区,您可以使用:

df['Threshold Level'] = mydict[df['Country'].any()](df['LocalCurrency'])

这里是重写函数的方法及其用法[添加以更详细地解释应用函数的行为]:

def function_to_be_applied(dataframe_row):

    country = dataframe_row['Country']
    value_to_apply_on = dataframe_row['LocalCurrency']

    try: # lets try to get function we need to apply
        function_to_apply = mydict[country] # if there's no such key in dictionaries it'll raise an error
        return function_to_apply(value_to_apply_on) 

    except: # this will be executed, if operations after 'try' raised any errors:
        return False


df['ThresholdLevel'] = df.apply(function_to_be_applied, axis = 1)
  1. Pandas不容易啊。我不是说你不应该使用它,如果你是 Python 才 2 周,但你会有很多关于 pandas 如果你刚刚开始。
  2. 不要在键上使用 i 进行迭代。通常 i 用于索引。你似乎 遍历国家列表。也许把它命名为国家。
  3. 您可能想要使用 applymapapply
  4. 在 convertsgp 中尝试添加 else 以提高可读性。
  5. 你这行有问题 df.loc[(df['Country']== i, 'Threshold Level'] = mydict [i](df['LocalCurrency']) df.loc[ 后不应该有 ( .