'一个系列的真值是模棱两可的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。答案

【问题标题】：'The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().''一个系列的真值是模棱两可的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。
【发布时间】：2018-07-27 08:42:09
【问题描述】：

我在 Python 上使用简单的函数：

def liste_bis(data):

Country_Name = []
Platform_Category = []
Platform = []
Country_Acronym = []

for m,n in enumerate (np.arange(np.shape(data)[0])):

    if (data["domain1"][m]=='afe'):

        Country_Name.append('France')
        Platform_Category.append('App')
        Platform.append('BDDF-HB App')
        Country_Acronym.append('FR')


    elif (data["domain1"][m]=='afer'):

        Country_Name.append('France')
        Platform_Category.append('Site')
        Platform.append('BDDF-HB Site')
        Country_Acronym.append('FR')


    elif (data["domain1"][m]=='afert'):

        Country_Name.append('France')
        Platform_Category.append('App')
        Platform.append('BDDF-BNP App')
        Country_Acronym.append('FR')


    elif (data["domain1"][m]=='aferty'):

        Country_Name.append('France')
        Platform_Category.append('Site')
        Platform.append('BDDF-BNP Site')
        Country_Acronym.append('FR')

    elif (data["domain1"][m]=='afertyu'):

        Country_Name.append('Luxembourg')
        Platform_Category.append('App')
        Platform.append('BGL-BNP App')
        Country_Acronym.append('LU')

dictionnaire = {"Country_Name":Country_Name,"Platform_Category":Platform_Category,"Platform":Platform,"Country_Acronym":Country_Acronym}

return(dictionnaire)

但是我有一些麻烦。当我执行程序时，它会返回我：

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

但是当我将这个函数与只有 1 行的 DataFrame 一起使用时，它可以正常工作。但是当我有超过 1 行时，它不起作用......

让您展示我使用的数据框示例： dataframe_example

你能帮帮我吗？

谢谢

【问题讨论】：

当data["domain1"][m] 有多个元素时，您希望data["domain1"][m]=='afe' 表现如何。是否应该只在data["domain1"][m]中的所有元素都满足条件时才输入if？
你的代码缩进不好，这在 Python 中很关键。此外，它并不完整，因为您没有显示该函数的调用方式、参数值的定义，甚至 numpy 的导入。请阅读并关注How to create a Minimal, Complete, and Verifiable example。
@FlyingTeller data["domain1"][m] 中只有 1 个元素
您能否添加数据示例和所需输出？
@zipa 好的，我完成了

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

为什么它只适用于单元素结果：当你有一个多元素系列时，它的“真值”可能是一个真值系列，或者它可能是“都是 all 这些值中的 True" 等。只有一行，就没有这种歧义。所以选择错误消息推荐的显式方法之一（取决于你真正追求的是什么），然后继续。

【讨论】：

感谢您的回复。但我只有一个元素，所以我不明白错误信息
你的数组data有多少维？听起来好像有三个。如果m 是一个整数，则data["domain1"][m] 的维度更少，并且您正在比较所有维度，即其中的每个元素 与字符串。
@alexis 我刚刚修改了我的帖子，您可以在图像中看到我的 DataFrame 的结构，谢谢
这并没有告诉我，np.shape(data) 的输出会更有用（而且看在上帝的份上，请不要作为图像！）。无论如何，我会从你的描述中走出来。您没有说哪个代码行导致了错误，也没有给出完整的错误跟踪。如果我误解了，请解决您的问题。我们想提供帮助，但您需要帮助我们帮助您。
感谢您的帮助@alexis 我的英语不好，这就是为什么我的问题不好。