Pandas - numpy 和多个条件答案

【问题标题】：Pandas - numpy and multiple conditionsPandas - numpy 和多个条件
【发布时间】：2021-12-02 22:35:45
【问题描述】：

我对此还不太了解，但我不知道如何使这项工作：

# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list of lists
data = [[1, 0], [4, 0], [8, 0]]

# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value', 'Test'])
df['Test'] = np.where(df['Value'].astype(int) >= 3 & df['Value'].astype(int) <= 7, 1, 2)
# print dataframe.
print(df)

我收到错误：

ValueError：Series 的真值不明确。使用a.empty， a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

对于此案的任何帮助将不胜感激。它应该做的是根据“值”列中的值的两个条件来更改“测试”列中的值

【问题讨论】：

使用np.where((df['Value'] >= 3) & (df['Value'] <= 7), 1, 2)。
这正是我所缺少的——我很傻:(谢谢你的回答。

标签： pandas numpy conditional-statements

【解决方案1】：

好的，我缺少括号...应该是这样的：

df['Test'] = np.where((df['Value'].astype(int) >= 3) & (df['Value'].astype(int) <= 7), 1, 2)

【讨论】：

你也可以使用df["Value"].between(3, 7)。