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

【问题标题】：Getting error ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()获取错误 ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()
【发布时间】：2020-09-03 21:27:23
【问题描述】：

我有 2 个来自 dash 数据表的数据框，第一个是来自数据库的原始数据帧，第二个是来自已编辑数据表的数据帧。

在这种情况下，我有一列 product_date_up 表示上次编辑的时间戳。

我已经生成了每次用户单击保存按钮时添加时间戳的函数，并且时间戳会自动插入到已编辑的行中。

为此，我正在使用此代码

import sqlalchemy as alch
from datetime import datetime

@app.callback(
    Output('table-container-edit','a'),
    [Input('edit-button','n_clicks')],
    [State('data-table-edit','data'),State('edit-button','click')]
)
def edit_db(n_clicks, dataset, click):
    df_table = pd.DataFrame(dataset)
    df_original = pd.read_sql(query2,engine)
    for row in df_table['product_id']:
        if df_table.loc[df_table['product_id']==row, 'product_name'] != df_original.loc[df_original['product_id']==row, 'product_name']: 
            df_table.loc[df_table['product_id']==row, 'product_date_up'] = datetime.now() 
    #if name from the edited table is different from database, do insert the timestamp

    table_name = 'producttype'
    df_table.to_sql(table_name,con=engine, index=False, if_exists='replace', 
        dtype={
            'product_id': alch.CHAR(36),
            'product_name': alch.VARCHAR(100),
            'product_type': alch.VARCHAR(50),
            'product_description': alch.VARCHAR(300),
            'product_date_cr': alch.DateTime(),
            'product_date_up': alch.DateTime(),
            'product_by_cr': alch.VARCHAR(50),
            'product_by_up': alch.VARCHAR(50)
        })

似乎我无法将 pandas.Series 与 != 进行比较并收到此错误

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\flask\app.py", line 2447, in wsgi_app
    response = self.full_dispatch_request()
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\flask\app.py", line 1952, in full_dispatch_request
    rv = self.handle_user_exception(e)
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\flask\app.py", line 1821, in handle_user_exception
    reraise(exc_type, exc_value, tb)
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\flask\_compat.py", line 39, in reraise
    raise value
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\flask\app.py", line 1950, in full_dispatch_request
    rv = self.dispatch_request()
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\flask\app.py", line 1936, in dispatch_request
    return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args)
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\dash\dash.py", line 1031, in dispatch
    response.set_data(func(*args, outputs_list=outputs_list))
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\dash\dash.py", line 966, in add_context
    output_value = func(*args, **kwargs)  # %% callback invoked %%
  File "c:\Users\Kenny\Desktop\producttype.py", line 171, in edit_db
    if df_table.loc[df_table['product_id']==row, 'product_name'] != df_original.loc[df_original['product_id']==row, 'product_name']:
  File "D:\Software\Python 3.6.8\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1555, in __nonzero__
    self.__class__.__name__
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

我尝试过is not，但它正在更新整行。我可以使用什么？

编辑

根据 Gingerhaze 的回答和少量编辑，这段代码就像魔法一样工作

df_table.loc[(df_original["product_name"] != df_table["product_name"]),"product_date_up"]=datetime.now()

【问题讨论】：

请提供完整的回溯，而不仅仅是错误。
嗨我已经编辑了它@It_is_Chris

标签： python pandas dataframe datatable

【解决方案1】：

如果我理解正确，您想查找产品名称不相等的行并替换这些行的 product_date_up 值？你应该可以使用它而不需要 for 循环

original.loc[(original["Product name"]!=new["Product name"]),"Product_date_up"]=datetime.now()

【讨论】：