三元运算：“系列的真值不明确”错误答案

【问题标题】：Ternary operations: "The truth value of a Series is ambiguous" error三元运算：“系列的真值不明确”错误
【发布时间】：2021-08-13 02:19:58
【问题描述】：

df.mto_mts = "MTO" if df.MTO_STRAT == "" else "MTS" if df.MTO_STRAT == "Z5" else "SS"

我已经看到有关| 与or 的答案-我猜else 条件可能是隐藏的或破坏事物的操作？有什么更好的写法？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas conditional-operator

【解决方案1】：

Python if-else 语句无法处理 Pandas 系列布尔数组，因此出现错误。您必须使用可以以矢量化方式处理系列的 Pandas 或 Numpy 函数。

在这种情况下，您可以使用np.select()，如下所示：

import numpy as np

condlist = [df.MTO_STRAT == "", df.MTO_STRAT == "Z5"]
choicelist = ["MTO", "MTS"]
df.mto_mts = np.select(condlist, choicelist, default="SS")

【讨论】：

【解决方案2】：

默认行为是广播比较运算符，为每个比较生成一个由布尔值组成的序列。也就是说，df.MTO_STRAT == "" 基本上给出了pd.Series([_ == "" for _ in df.MTO_STRAT])。您尝试对每个元素分别评估三元组，并在整个语句的级别而不是比较级别完成广播，但 Python 不知道这是您想要做的。

要让它这样做，有几种方法。一个是

df.mto_mts = pd.Series([
    "MTO" if _ == "" 
         else "MTS" if _ == "Z5" 
             else "SS" 
    for _ in df.MTO_STRAT])`

这是一种更 Pythonic 的形式

df.mto_mts = df.MTO_STRAT.apply(lambda x: 
    "MTO" if x == "" else "MTS" if x == "Z5" else "SS")

由于您要根据df.MTO_STRAT 为mto_mts 选择一个值，因此另一种选择是只使用字典：

mts_lookup = ["": "MTO", "Z5": "MTS"]
df.mto_mts = df.MTO_STRAT.apply(lambda x: mts_lookup.get(x, "SS"))

【讨论】：