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

Posted 2023-02-24

【中文标题】pandas 错误：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()

【英文标题】：pandas error: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

【发布时间】：2020-10-15 20:01:18

【问题描述】：

我有一个数据框。

distdf=pd.DataFrame(dist)
for i in range(len(distdf)):
    if distdf.loc[i]==distdf.loc[i+1]:
        print("true")
    else:
        print('no')

但我有一个错误。

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

我该如何解决？

【参考方案1】：

您的代码失败，因为 distdf.loc[i] == distdf.loc[i+1] 尝试 比较整行，即两个Series对象。

如果你写了一些改进，那就是： if distdf.loc[i, 'DISTINGUISH']==distdf.loc[i+1, 'DISTINGUISH']:, 即比较每一行中的 DISTINGUISH 元素（当前和下一个）。

但是这段代码在循环的最后一圈也会失败，因为 当你“停留”在最后一行时，没有下一行，那么 KeyError 引发异常。

有一种更简单、更 pandasonic 的方法来获取您的值列表， 没有任何循环。

假设您的 DataFrame (distdf) 包含：

    DISTINGUISH
0             1
1             1
2             2
3             2
4             3
5             3
6            32
7            32
8            33
9            33
10           34
11           34

由于您想对其唯一的列进行操作，以保持代码简短， 让我们把它保存在 col0 下：

col0 = distdf.iloc[:, 0]

然后，要获取您的值列表，无需任何循环，运行：

np.where(col0 == col0.shift(-1), 'true', 'no')

上述数据的结果是：

array(['true', 'no', 'true', 'no', 'true', 'no', 'true', 'no', 'true',
       'no', 'true', 'no'], dtype='<U4')

【参考方案2】：

尽管您只有一列，distdf.loc[i] 仍然是 Pandas Series 对象，而不仅仅是包含在唯一列中的整数，因此会出现错误。

您可以做的是使用.values 比较单个列的每个单元格的值以避免出现此错误：

# you also need to use len(distdf)-1 and not len(distdf)
for i in range(len(distdf)-1):
    if distdf.loc[i].values == distdf.loc[i+1].values:
        print("true")
    else:
        print('no')

【参考方案3】：

dist =[1,2,3,4,5,6]
distdf = pd.DataFrame(dist)
for i in range(len(distdf)-1):
    res = distdf.loc[i].values==distdf.loc[i].values
    if True in res:
        print("true")
    else:
        print('no')   

【讨论】：

虽然您的解决方案可能会解决问题，但请解释为什么它可以使其更有效