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Binning column with python pandas
(2个答案)
3个月前关闭。
数据变量是我计算得出的对每个输入进行排名的百分比。当我运行此代码时,它将返回此错误。 “ ValueError:系列的真值不明确。请使用a.empty,a.bool(),a.item(),a.any()或a.all()。”
请让我知道如何解决此问题或可能的帮手。
谢谢!!
data on twitter stats
(2个答案)
3个月前关闭。
数据变量是我计算得出的对每个输入进行排名的百分比。当我运行此代码时,它将返回此错误。 “ ValueError:系列的真值不明确。请使用a.empty,a.bool(),a.item(),a.any()或a.all()。”
请让我知道如何解决此问题或可能的帮手。
谢谢!!
data on twitter stats
def create_column(data):
if data <= 1.1175:
grouping = 'not popular'
elif data > 1.1176 and data < 2.235:
grouping = 'Mildly not popular'
elif data > 2.236 and data < 3.3525:
grouping = 'Mild Popularity'
elif data >=4.47:
grouping = 'popular'
else:
grouping = 'Neutral'
return grouping
data = df1['score']
create_column((data))
最佳答案
如果我从您的图片中获得数据框,这应该与您的代码一起工作(如果没有,您可以为我在文本中发布它,我想解决这个问题,熊猫是我的新瘾):
df = pd.DataFrame({'Retweets': [117489,117429,111489,113489],
'Score': [0.081086,0.081036,0.081286,0.021086]})
def create_column(data):
if data <= 1.1175:
grouping = 'not popular'
elif data > 1.1176 and data < 2.235:
grouping = 'Mildly not popular'
elif data > 2.236 and data < 3.3525:
grouping = 'Mild Popularity'
elif data >=4.47:
grouping = 'popular'
else:
grouping = 'Neutral'
return grouping
Popularity={}
for item in df.Score:
Popularity.update({item:create_column(item)})
df['Popularity']=df['Score'].map(Popularity)
关于python - 将组追加到 Pandas 数据框时导致值错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/58810152/