使用 np.where 创建列时出现问题，ArrayType 错误

Question

我有一个数据框，当满足某些条件时，我试图在其中创建二进制 1/0 列。我使用的代码如下：

sd_threshold = 5

df1["signal"] = np.where(np.logical_and(df1["high"] >= df1["break"], df1["low"] 
<= df1["break"], df1["sd_round"] > sd_threshold), 1, 0)

代码returns TypeError: return arrays must be of ArrayType 当包含最后一个条件df1["sd_round"] > sd_threshold 时，否则可以正常工作。 df1["sd_round"] 列中的数据没有任何问题。

任何见解将不胜感激，谢谢！

Answer 1

check the documentation -- np.logical_and() compares the first two arguments you give it and writes the output to the third. you could use a nested call but i would just go with & (pandas boolean indexing):

df1["signal"] = np.where((df1["high"] >= df1["break"]) & 
                         (df1["low"] <= df1["break"]) &
                         (df1["sd_round"] > sd_threshold), 
                         1, 0)

编辑：您实际上可以跳过 numpy 并将布尔系列转换为 int 以产生 1 和 0：

mask = ((df1["high"] >= df1["break"]) & 
        (df1["low"] <= df1["break"]) &
        (df1["sd_round"] > sd_threshold))
df1["signal"] = mask.astype(int)

使用 np.where 创建列时出现问题，ArrayType 错误

Issue with creating a column using np.where, ArrayType error

python

np