Inlie series of IFs present The Truth value of a Series is ambiguous Error

Question

我正在尝试根据一系列 if 条件在 Pandas DataFrame 中添加和填充一列。 我的代码是这样的

df['E'] = (('Text1;' if df['A'] else '') + ('Text2;' if df['B'] else '')) + ('Text3;' if df['C'] else '')

数据框看起来像

A       B        C        D
TRUE    FALSE    FALSE    4
FALSE   TRUE     TRUE     7
FALSE   FALSE    FALSE    1

编译器错误提示真值不明确，我尝试按照 SO 的建议使用括号，但无法使其正常工作。

我已经围绕这个错误检查了 SO 上的许多其他线程，但没有一个指向这个问题。

谢谢

Answer 1

您的方法不起作用，因为：如果其他系列和 dfs 不好，并且有很多 QA，为什么它是错误的以及该怎么做。

但您仍然可以在检查 np.select 后尝试 2^3 种可能性，但您没有显示出这样的尝试。

矩阵 mul 还有另一种方式：

#pd.Index plays better than list when it comes to @ below
texts = pd.Index(["Text1;", "Text2;","Text3;"])
#choose interested columns
columns = ["A","B","C"]
#perform matrix mult and assign
df["E"] = df[columns] @ texts

这里与@ 的矩阵乘法是“乘积之和”。它产生 3 个这样的总和，例如 "Text1;" * True + "Text2;" * False + "Text3;" * False 用于第一个 E 结果。这是您可能知道的通常的矩阵乘法

df变成

       A      B      C  D             E
0   True  False  False  4        Text1;
1  False   True   True  7  Text2;Text3;
2  False  False  False  1

2^3 方式与 np.select。我们形成从 000 到 111 的“逻辑表”

conditions = [
    ~df.A & ~df.B & ~df.C,
    ~df.A & ~df.B &  df.C,
    ~df.A &  df.B & ~df.C,
    ~df.A &  df.B &  df.C,
     df.A & ~df.B & ~df.C,
     df.A & ~df.B &  df.C,
     df.A &  df.B & ~df.C,
     df.A &  df.B &  df.C,
]

chooses = [
    "",
    "Text3;",
    "Text2;",
    "Text2;Text3;",
    "Text1;",
    "Text1;Text3;",
    "Text1;Text2;",
    "Text1;Text2;Text3;",
]

df["E"] = np.select(conditions,chooses)

df现在和上面一样。