为什么数据框的这个单元格不包含一个值，而是一个系列？答案

【问题标题】：Why does this cell of a dataframe contain not a value, but a series?为什么数据框的这个单元格不包含一个值，而是一个系列？
【发布时间】：2019-02-08 16:51:52
【问题描述】：

我在 CSV 中读取到 python 中的数据框。我有一个 DateTimeIndex 和两个我感兴趣的列，我们称它们为 number 和 upper_limit。我按索引排序，删除属于旧时间戳的不必要的列和行。然后我用

计算这两列的最小值、最大值和平均值

numbercol = pd.to_numeric(df.iloc[:,0], errors='coerce')
upperlimitcol = pd.to_numeric(df.iloc[:,1], errors = 'coerce')

这很好用。现在我想用

检查数字大于upper_limit的频率

for dt in df.index:
     if numbercol[dt] >= upperlimitcol[dt]:
         overshoots += 1

但我得到了一个

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

我添加了一个打印语句来查看每个dt 的数字和上限列的值，结果发现在 1800 行之后，单元格中的值不再是数字，但是看起来像这样（这个是它给我的print(numbercol[dt]))

DateTime
2017-01-14       NaN
2017-01-14    3018.0
Name: Number, dtype: float64

numbercol[dt] 的类型也从 <type 'numpy.float64'> 更改为 <class 'pandas.core.series.Series'>

我在文本编辑器以及 Libre Office 和 Excel 中检查了该文件，但看不出这行与之前的行有任何区别。你知道为什么会这样吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

它正在返回一个系列，因为您有两个具有相同 dt 的记录。不知道你的问题的背景，很难说如何进行。

一种方法是使用sum()或其他一些聚合函数（即max()、min()等）在for循环中聚合数据：

for dt in df.index:
   if numbercol[dt].sum() >= upperlimitcol[dt]:
       overshoots += 1

另一个可能是在你的 for 循环之前 dropna()。

numbercol = numbercol.dropna()

【讨论】：