我有一个包含两列的数据框:一列包含零和一个值,另一列包含数字值。

  ZeroOne   Value
    0       10
    1       20
    0       15


目标是创建一个新列,如果ZeroOne列包含“ 0”,则将value列的值放在其中。如果ZeroOne值为1,则新列应为0。因此,在我的示例中,应为以下结果:

  ZeroOne   Value   Result
   0        10          10
   1        20           0
   0        15          15


我试图做一个功能:

def function(a,b):
    if a == 1:
        return b
    else:
        return 0


然后使变量a和b

    a = df['ZeroOne']
    b = df['Value']


然后,我添加了一个带有此功能的新列

   df['result'] = function(a,b)


它不断给我带来价值错误:

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


如何获得结果,我在做什么错?

最佳答案

对于这种情况,您可以使用numpy库中的np.where

df['Result'] = np.where(df['ZeroOne'] == 0, df['Value'], 0)


它类似于Adams Soluation,但您也可以为其添加其他条件,该函数的第一个空格为您提供条件,如果条件为True,则发生情况,如果错误,则发生情况。

关于python - 根据给出ValueError的函数制作新列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/56768533/

10-12 22:25