有人知道怎么解决这个问题吗?
>>> df = pd.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(1, 4)})
>>> df
A B
0 0 1
1 1 2
2 2 3
>>> df.transform(lambda x: 0 if (x == 0) else (-np.log(-x) if x < 0 else np.log(x)))
ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous
我想使用雅虎金融API我的网站,因为它有最彻底和完整的信息。我在谷歌上搜索如何处理熊猫的数据,没有任何东西可以访问第一行中的信息,以便将其保存到我的数据库中并显示在我的站点上:
ipdb> yahoo_stock_obj.earnings_history
Symbol Company Earnings Date EPS Estimate Reported EPS Surprise(%)
0 HD The Home Depot, Inc. Aug 16, 2022, 2 AMEDT 4.94
我尝试这样编码纬度和经度: location_start = geohash2.encode(lat_start,lon_start, g) 并得到这个错误: ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 我不知道是我的值有问题,它们的格式或geodash2有问题。 我应该在哪里使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()?
我试图使用以下代码生成一个新列
list = ['LHR','-1','-3','LGW','MAD','SIN','KUL','JFK','HKG','PVG','IST','SDA','GLA']
for i in list:
if plotdata.loc[plotdata['LOCATION'] == i] :
plotdata['c
在本地,我可以在Notebook和.py文件中使用Bigquery获取数据帧。 但是,在使用pytest进行测试时, bq=bigquery.Client(project='xyz')
query_string="SELECT *FROM <table_name>"
df = bq.query(str(query_string)).result().to_dataframe()
assert df 它会通过一个错误 @Final def非零(Self):提升ValueError( f"The truth value of a {type
我想做的是:
options = ['abc', 'def']
df[any(df['a'].str.startswith(start) for start in options)]
我想应用一个过滤器,所以我只有在列'a‘中有值的条目,从一个给定的选项开始。
下一段代码可以工作,但我需要它处理几个前缀选项.
start = 'abc'
df[df['a'].str.startswith(start)]
错误信息是
ValueError: The truth value of a Series is amb
features_with_na=[features for features in df_main.columns if df_main[features].isna().sum()>1] 这个列表理解应该给出所有缺少值的列。在执行时,会出现以下错误: ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-0878dbe5183a> in <module>()
----> 1 features_with_na=[featu
for i, row in lst.iterrows():
value1 = a
value2 = b
result = 12345
if df[(df['column1'] == value1) & (df['column2'] == value2)]:
df['column_result'] == result
print df
我想查找一个数据行,其中column1等于value1,column2等于value2,和填充结果。
我收到了这个错误: ValueError
我试图使用if条件来使用以下代码更新列中的一些值:
if df['COLOR_DESC'] == 'DARK BLUE':
df['NEW_COLOR_DESC'] = 'BLUE'
但我得到了以下错误:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
那么这段代码有什么问题呢?
因为有些列是字符串,所以我确实获得了数字来将这些列精确为DF,但是当我试图将负数转换为零时,我收到了一条错误消息。
#cleaning negative minimum to equal only 0s
df2 = df._get_numeric_data()
if df2 < 0:
then = 0
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
1535 @final
我有一个包含一些列的pandas Datarame,我首先只想打印那些在特定列中的值小于某个特定值的行。所以我就这么做了:
df[df.marks < 4.5]
它成功地创建了dataframe,现在我只想添加那些值在某个范围内的列,所以我尝试这样做:
df[(df.marks < 4.5 and df.marks > 4)]
但它给了我一个错误:
712 raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
713
total_group_sum.unstack().plot(kind='bar')
我可以绘制我的条形图,但是现在我想在上面画一条水平的平均线。我尝试使用axhline(),但是我得到了一个错误:
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
如何在我已经存在的条形图上绘制一条水平平均线?
total_group_sum.unstack().plot(kind='bar')
<IMAGE OF BAR GRAPH (I AM NOT ABLE TO POST
如果列(第109行到第140行)的值不等于3个不同的字符串,我想要更改这些值。 我试着不迭代,现在我似乎只能在一个条件下这样做。 df.loc[109:140,1] != 'Method' or df.loc[109:140,1] != 'Replicates' or df.loc[109:140,1] != 'StandardDeviation'
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or
我想检查我的dataframe中的一个列是否有一个缺失的值(根据给定的条件),如果是的话,我想用'-‘替换那些缺失的值。编辑:我忘记提到我的专栏“label”是Integer (0和1),“attack_cat”是对象(利用漏洞,Fuzzers,.)。这是我的密码:
for i in range(len(sample)):
if sample['label'] != 0 & sample['attack_cat'].isnull() == True:
sample['attack_cat'] = samp
我有这样的数据帧
我想比较a和c,b和d。当有nan或空值时,它将被认为是0。
我尝试使用列表理解,但收到The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
df['bVsd']=["True" if df['b']==df['d'] else "False"]
我有一个ID列表和一个dataframe,其中一个列是ID。我想将ID不是ID列表中的ID的所有行删除。这是我使用的代码:
df = df.drop(df[df.ID not in list_IDs].index)
但我得到了一条错误信息:
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
我做错了什么?
当日期列的值在日期列表中时,我想从熊猫数据中删除行。以下代码不起作用:
a=['2015-01-01' , '2015-02-01']
df=df[df.datecolumn not in a]
我得到以下错误:
ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
In [90]: list_dates = [datetime.date(2014,2,2),datetime.date(2015,2,2), datetime.date(2013,4,5)]
In [91]: df = DataFrame(list_dates, columns=['Date'])
In [92]: df
Out[92]:
Date
0 2014-02-02
1 2015-02-02
2 2013-04-05
现在,我想要一个新的DataFrame,只有2014年和2013年的日期:
In [93]: result = DataF
bank['aon'].apply(lambda x : x == np.nan if bank[bank['aon'].str.contains('UA')] else x)
ValueError: DataFrame的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。