Python DataFrame 如何根据多列的值做判断，生成新的列值

最新推荐文章于 2024-07-04 06:40:42 发布

爱地球的曲奇

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博主在处理Python DataFrame时遇到了ValueError，原因是Series的真假值判断不明确。为解决这个问题，博主定义了一个函数，该函数根据四列数值进行复杂的或、与操作，并返回不同范围内的数值。通过apply方法将函数应用到DataFrame上生成新列，成功避免了报错。

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最近搬砖时发现，Python DataFrame 在进行一些比较复杂的条件判断时，会出现如下报错：

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

我的实例比较复杂，共涉及四列（['apple', 'banana', 'cat', 'dog']）的数值判断，夹杂或or、与and，生成新的一列['egg']，利用def定义函数的方法，最后成功了，没有报错！

def function(a,b,c,d):
    if a>16 or (a<10 and b>=85):
        if c < 40:
            return -4
        elif c >= 40 and c < 45:
            return -3
        elif c >= 45 and c < 55:
            return -2
        elif c >= 55 and c < 60:
            return -1
        elif c >= 60 and c < 65:
            return 0
        elif c >= 65 and c < 70:
            return 1
        elif c >= 70 and c < 75:
            return 2
        elif c >= 75 and c < 80:
            return 3
        else:
            return 4   
    elif (a>=10 and a<=16) or (a<10 and b<85):
        if d <=-1000:
            return -4
        elif d > -1000 and d <= -800:
            return -3                         
        elif d > -800 and d <= -600:
            return-2 
        elif d > -600 and d <= -300:
            return -1 
        elif d > -300 and d <= -200:
            return 0 
        elif d > -200 and d <= -50:
            return 1
        elif d > -50 and d <= 80:
            return 2 
        elif d > 80 and d<= 160:
            return 3
        else:
            return 4
    else:
        print('错误')

然后用dataframe生成新的一列，将具体的列名赋值给a,b,c,d

dt['egg'] = dt.apply(lambda x: function(x['apple'],x['banana'],x['cat'],x['dog']),axis=1)