使用if/else语句创建一个新的变量数值列
使用if/else语句创建一个新的变量数值列
提问于 2015-11-23 09:13:47
我有一个包含列'y‘的数据集，其中存在一个特定的值。我想取该列，并创建一个新的列(z)，表示如果y值为47472，那么z应该是1000，如果y <1000，则z=y*2，否则所有其他值都应该是2000。下面是一个模拟数据示例。我没有“z”列，但我想创建它：
y z
0 1751 2000
1 800 1600
2 10000 2000
3 350 700
4 750 1500
5 1750 3500
6 30000 2000
7 47472 1000
def test(y):
if y == 47472:
z=1000
elif y < 1000:
z=y*2
else:
z=2000
return Z
# I tried to call the above function below
z = test(y)
z但是我没有得到结果，相反，它显示了下面的错误：
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2015-11-23 11:02:28
问题是在if语句中使用的是Series，例如：
if y == 47472:假设y是DataFrame的一部分，这将产生一个布尔列表：
>>> df['y']==47472
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False
7 True
Name: y, dtype: bool这是不合法的，因此它建议您使用返回一个布尔值的布尔函数，例如any()、all()等。相反，您应该使用布尔索引。
# df is the dataframe with your data
# adding column z
df['z'] = pd.Series(np.zeros(df.shape[0]))
# if y == 47472 then put 1000
df.loc[df['y']==47472, 'z'] = 1000
# filter <1000
df.loc[df['y']<1000, 'z'] = 2*df['y']
# now set rest to 2000 (i.e. ones that do not comply previous 2 conditions)
df.loc[(df['y']>=1000) & (df['y']!=47472),'z'] = 2000编辑：，正如EdChum I所评论的那样，正在执行链式索引
df['z'][df['y']<1000] = 2*df['y']应该通过使用loc来避免
df.loc[df['y']<1000, 'z'] = 2*df['y']页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/33867259
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