具有多个条件的 DataFrame .apply 函数返回 ValueError

Question

我有一个 DataFrame，其中 ['used'] 列的值有时为 0，即使 ['required'] 列在数字中具有值列表。在这种情况下，这是一个输入错误，我正在尝试将 ['used'] 列中的值更改为等于 ['required'] 列值。

这是我试图定义的函数。我更喜欢调用函数，因为带有条件语句的 lambda 语法可能会令人困惑：

def missing_value(df):
    numbers = [20, 35, 75]
    for number in numbers:
        if (df['required']==number) and (df['used']==0):
            df['used']==df['required']

# Apply function on column
df = df.apply(missing_value(df), axis=1)

一直返回ValueError：Series的真值不明确。当我尝试运行代码时，请使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。。

是数据类型与条件不匹配的问题还是我的逐行语法不正确？

Answer 1

您的代码有几个问题：

1. df['required']==number 不太可能工作，因为df 和number 之间的长度不同。

2. and 需要一个布尔值。 Pandas 不知道如何转换系列，例如df['used'] == 0 转换为单个布尔值。

3. 您可以只将不带参数的函数名传递给apply。那是df.apply(missing_value, axis=1)，顺便说一下，它会为您提供一列None，因为您不会在函数内返回任何内容。

话虽如此，在这种情况下你不应该迭代：

numbers = [20, 35, 75]
df.loc[df['used'].eq(0) & df['required'].isin(numbers), 'used'] = df['required']