python - 系列的真值不明确

Question

这个问题已经有答案了:

Truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all() (14 个回答)

已关闭 3 年前。

当我运行以下函数时，出现“系列的真值不明确”错误。环顾网络，看起来应该可行。我有什么遗漏的吗？我也对如何使用列表理解和循环中的两列来做到这一点感兴趣。

我尝试过使用 and 和 & 得到一些东西。我尝试放置 .any() 但它只使用第一个语句。我查看了 np.where 但我需要它与 3 个 if 语句一起使用，但我对此没有运气。

我看到其他人问过这个问题，我再次问的原因是我的代码与 multiple if else conditions in pandas dataframe and derive multiple columns 的答案相同。

def before_after(df,col1, col2):
    if ((df[col1] >= 0) and (df[col2] >= 0)):
        return (((df[col2]-df[col1])/df[col1])*100)
    elif ((df[col1] < 0) and (df[col2] > 0)):
        return (((df[col2]-df[col1])/(df[col1].abs()))*100)
    elif ((df[col1] < 0) and (df[col2] < 0)):
        return (((df[col2]-df[col1])/df[col1])*100)

错误是:

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

Answer 1

您可以使用numpy.select链接的第一个和第三个条件由 | 进行按位 OR，因为相同的返回，即使没有条件匹配，也会返回一些默认值，例如NaN:

def before_after(df,col1, col2):
    m1 = (df[col1] >= 0) & (df[col2] >= 0)
    m2 = (df[col1] < 0) & (df[col2] > 0)
    m3 = (df[col1] < 0) & (df[col2] < 0)

    s1 = ((df[col2]-df[col1])/df[col1])*100
    s2 = ((df[col2]-df[col1])/(df[col1].abs()))*100

    return np.select([m1 | m3, m2], [s1, s2], default=np.nan)