为什么我的布尔条件生成一个'ValueError:只能比较相同标签的系列对象‘？
为什么我的布尔条件生成一个'ValueError:只能比较相同标签的系列对象‘？
提问于 2019-04-17 07:22:14
我正在尝试向我的dataframe添加一个功能列，并按月和年将其与我现有的dataframe行进行匹配(我已将其存储在整数列中)。
我尝试使用.iloc[]指定行来添加新的特性变量df['Price Level']，该变量取自i_df['CPIAUCNS']，但在阅读了大量Stack Overflow之后，np.where似乎更适合条件语句。
bool_filter = ((df['Release Date Year'] == i_df['Release Date Year'])
& (df['Release Date Month'] == i_df['Release Date Month']))
df['Price Level'] = np.where(bool_filter, i_df['CPIAUCNS'])我希望这将在df中生成一个新的feature列，其中的值来自i_df，其中年和月是相等的，而我收到的是：
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects
这个错误是在bool_filter中抛出的，因此np.where无法执行。
有没有人能解释一下为什么这个条件语句会产生这个错误，以及我是如何重新表述它的？
编辑：
尝试在布尔筛选器中使用.values()会导致以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-9b470b5aee2c> in <module>()
5 # df[df['Release Date'].isna() == True]
6
----> 7 bool_filter = ((df['Release Date Year'].values() == i_df['Release Date Year'].values())
8 & (df['Release Date Month'].values() == i_df['Release Date Month'].values()))
9
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-04-17 08:32:22
根据Teddy的回答，我最终成功地使用了以下merge语句：
df = df.merge(i_df[['Release Date Year', 'Release Date Month','CPIAUCNS']],
how='left', on=['Release Date Year', 'Release Date Month'])我最终在我的数据框中使用了CPIAUCNS，这是我的目标。谢谢，泰迪！
然而，我仍然不理解我的初始bool_filter的问题。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55717832
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