当 np.where 抛出 TypeError 时，为什么 np.vectorize 在这里工作？答案

【问题标题】：why does np.vectorize work here when np.where throws a TypeError?当 np.where 抛出 TypeError 时，为什么 np.vectorize 在这里工作？
【发布时间】：2022-01-20 00:13:28
【问题描述】：

我有一个 pandas DataFrame，其中名为 myenum 的列的值是 0、1 或 2。我正在尝试将 1s 和 2s 转换为字符串并使用 Enum 的 .name 属性来提供帮助。

我认为这是一个关于理解 np.where 与 np.vectorize 的胆量的问题，因为它们与 DataFrame 系列相关。我很好奇为什么尝试使用 np.where 会引发错误，但使用 np.vectorize 可以工作。我想从中学习并更好地了解 DataFrames 中的最佳矢量化实践。

import enum
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame() # one column in this df is 'myenum', its values are either 0, 1, or 2
df['myenum'] = [0, 1, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 0]


class MyEnum(enum.Enum):
    First = 1
    Second = 2

# this throws a TypeError - why?
df['myenum'] = np.where(
    df['myenum'] > 0,
    MyEnum(df['myenum']).name,
    ''
    )

# whereas this, which seems pretty analagous, works.  what am i missing?
def vectorize_enum_value(x):
    if x > 0:
        return  MyEnum(x).name
    return ''
vect = np.vectorize(vectorize_enum_value)
df['myenum'] = vect(df['myenum'])

【问题讨论】：

MyEnum(df['myenum']).name 永远无法工作。 MyEnum 构造函数不是numpy 或pandas 的一部分，并且不知道传递数组时要做什么。您确实需要vectorize 或apply。
@Tim Roberts 谢谢 - 所以教训是，要使用 np.where，你必须只在 numpy 知道如何做的 where 子句内执行操作？这就说得通了。并且 vectorize 是一种有效的解决方法，可能比 apply 更快（尽管考虑测试？）。谢谢。
基本上，是的。 numpy 和 pandas 对象和函数知道如何处理向量和数组，但是您必须使用 apply 和 vectorize 之类的东西来获得“不知道”的函数。
谢谢。也许更具体的课程是“仅在 numpy 知道如何执行的 where 调用 on 数组 内执行操作”。我有资格获得 on the array 因为在查看我的其他一些工作 np.where 用法时，我确实经常引入自己的课程，但在你的帮助下，我意识到我从未通过我的课程数组...
np.where 仅与 cond 参数一样好：df['myenum'] > 0。在 Python 中，函数参数首先被计算，然后传递给函数。 where 不是迭代器或“魔术”。我打算用演示写一个完整的答案，但你没有提供有效的数据框。 np.vectorize 不是特别快；这就像一个列表理解。但是pandas.apply 很慢，除非你指定raw 模式。

标签： python pandas dataframe numpy vector

【解决方案1】：

where 表达式的完整回溯是：

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.8/enum.py", line 641, in __new__
    return cls._value2member_map_[value]
TypeError: unhashable type: 'Series'

During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-27-16f5edc71240>", line 3, in <module>
    MyEnum(df['myenum']).name,
  File "/usr/lib/python3.8/enum.py", line 339, in __call__
    return cls.__new__(cls, value)
  File "/usr/lib/python3.8/enum.py", line 648, in __new__
    if member._value_ == value:
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 1537, in __nonzero__
    raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

将整个系列送给MyEnum制作：

In [30]: MyEnum(df['myenum'])
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.8/enum.py", line 641, in __new__
    return cls._value2member_map_[value]
TypeError: unhashable type: 'Series'
...

问题根本不在于where。

如果我们提供一个有效的字符串列表，where 可以正常工作：

In [33]: np.where(
    ...:     df['myenum'] > 0,
    ...:     [vectorize_enum_value(x) for x in df['myenum']],
    ...:     ''
    ...:     )
Out[33]: 
array(['', 'First', 'Second', '', '', '', 'Second', 'First', ''],
      dtype='<U6')

第二个参数，列表推导与vectorize基本相同。

where 是一个函数； Python 在传入函数参数之前对其进行评估。因此每个参数都必须有效。 where 不是迭代器，例如 apply 甚至 vectorize。

【讨论】：