DataFrame 列比较引发 ValueError：Series 的真值不明确。 [复制]

Posted 2023-02-24

【中文标题】DataFrame 列比较引发 ValueError：Series 的真值不明确。 [复制]

【英文标题】：DataFrame column comparison raises ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. [duplicate]

【发布时间】：2017-12-22 07:53:54

【问题描述】：

我正在尝试比较两列以查看一个值是否大于另一列，但我不断收到 ValueError：

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

这是引发错误的部分：

if (cleanedData['Roll Price (Spread)'] > cleanedData['Delta VWAP']): 
    cleanedData["Result"] = "Long"
else: 
    cleanedData["Result"] = "Short"

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

"if (cleanedData['Roll Price (Spread)'] > cleanedData['Delta VWAP']) 你不能这样做。这个比较返回一个布尔数组，而不是一个布尔值。"什么？也许如果他在cleanedData['Delta VWAP'] 后面加逗号

【参考方案1】：

重现此错误的方法如下：

df = pd.DataFrame('Roll Price': np.random.randint(1, 10, 10), 
                   'Delta VWAP': np.random.randint(1, 10, 10))

df
Out: 
   Delta VWAP  Roll Price
0           7           6
1           9           1
2           9           4
3           2           4
4           7           8
5           8           4
6           8           6
7           9           3
8           2           5
9           6           8

if df['Roll Price'] > df['Delta VWAP']:
    df['Result'] = 'Long'

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-18-a07b1f06bd42>", line 1, in <module>
    if df['Roll Price'] > df['Delta VWAP']:

  File "/home/ayhan/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py", line 955, in __nonzero__
    .format(self.__class__.__name__))

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

错误源于这个比较：df['Roll Price'] > df['Delta VWAP']如果你执行这个

df['Roll Price'] > df['Delta VWAP']
Out: 
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
6    False
7    False
8     True
9     True
dtype: bool

您会看到结果不是单个 True 或 False 值，而是一个布尔数组。而模棱两可的部分是

当数组中的所有值都为 True 时，是否要将列设置为 Long？ 当数组中的任何值为 True 时，是否要将列设置为 Long？

事实证明，两者都不是。您想进行逐元素比较，并在满足条件时将对应的值设置为Long，否则设置为Short。

为此，您可以使用np.where：

cond = df['Roll Price'] > df['Delta VWAP']

df['Result'] = np.where(cond, 'Long', 'Short')

df
Out: 
   Delta VWAP  Roll Price Result
0           7           6  Short
1           9           1  Short
2           9           4  Short
3           2           4   Long
4           7           8   Long
5           8           4  Short
6           8           6  Short
7           9           3  Short
8           2           5   Long
9           6           8   Long