如何比较数据框中的多个布尔值答案

【问题标题】：How to compare multiple boolean value in a dataframe如何比较数据框中的多个布尔值
【发布时间】：2020-11-23 10:01:18
【问题描述】：

我有一个这样的 df：

         customer_id                       offer_id                   viewed_withintime completed_withintime
0   389bc3fa690240e798340f5a15918d5c    f19421c1d4aa40978ebb69ca19b0e20d    True           True
1   389bc3fa690240e798340f5a15918d5c    f19421c1d4aa40978ebb69ca19b0e20d    True           False
2   389bc3fa690240e798340f5a15918d5c    f19421c1d4aa40978ebb69ca19b0e20d    True           False

我想创建一个名为offer_succussful的新列，如果viewed_withintime和completed_withintime都是True，那么offer_succussful的值为1，否则为0。

这是我的代码：

# label offer_successful to 1 if an offer is viewed and completed within offer_endtime, if not, set it to 0
offer_success_merge['offer_successful'] = (offer_success_merge['completed_withintime'] == True) and (offer_success_merge['viewed_withintime'] == True)

这会返回错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

谁能帮我看看，不知道如何修改这段代码...提前谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas boolean series

【解决方案1】：

可以使用numpy模块解决问题：

import numpy as np
offer_success_merge['offer_successful'] = np.logical_and((offer_success_merge['completed_withintime'] == True), (offer_success_merge['viewed_withintime'] == True))

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以使用：

df['offer_successful'] = (df['viewed_withintime']== True) & (df['completed_withintime']== True)

【讨论】：