在迭代数据帧时，“序列的真值是模糊的”错误

Posted 2021-04-10

我试图在名为active_positions的数据框中“Todays Price”列高于“Target Price”列的条件下添加列表“quantity”。

我尝试了以下代码：

for index, row in active_positions.iterrows():
    if row['Todays Price'] >= row['Target Price']:
        quantities.append(row['Quantity'])

当我尝试这个时，我收到以下错误：

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

我找到了其他有这个问题的人，我看到的建议是使用“＆”代替“和”，这不适用于这种情况（我不认为）。

我也看到了使用np.where（condition，effect-A，effect-B）的建议。这对我不起作用，因为如果不满足条件，我不想在列表“数量”中添加任何内容，当我尝试这样做时：

for index, row in active_positions.iterrows():
above_target = row['Todays Price'] >= row['Target Price']
quantities.append(np.where(above_target, row['Quantity'],))

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-656-9c9f6030d250>", line 3, in <module>
    quantities.append(np.where(above_target, row['Quantity'],))

ValueError: either both or neither of x and y should be given

我知道我可以通过在np.where子句中的“row ['Quantity]”表达式后面加零来解决这个问题，但是就像我说的那样，我不想在数量列表中添加零。

请指教，谢谢！

答案

为了速度，您不应该尝试迭代数据帧。如果您只想要条件为True的Quantity值，则可以应用如下掩码：

import pandas as pd
import numpy as np

a = {'Todays Price': [1, 2, 1, 5, 6], 'Target Price': [1, 3, 2, 4, 3], 
     'Quantity': [10, 11, 12, 13, 15]}

df = pd.DataFrame(a)

quantities = df[df['Todays Price'] >= df['Target Price']]['Quantity']
quantities_list = quantities.values.tolist() # For pure Python list result

# Or perhaps more clearly for the same result:

mask = df['Todays Price'] >= df['Target Price']

quantities = df[mask]['Quantity']
quantities_list = quantities.values.tolist()