如何解决 pandas 中的问题：系列的真值不明确

您在 Python 中可能遇到的错误是：

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

当您尝试使用单词and和or而不是使用字符 &和|来过滤 pandas DataFrame 时，通常会发生此错误。运营商。

本教程解释了如何在实践中解决此错误。

如何重现错误

假设我们创建以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 A 19 7 10
3 A 14 9 6
4 B 14 12 6
5 B 11 9 5
6 B 20 9 9
7 B 28 4 12

现在假设我们尝试过滤团队等于“A”且分数小于 20 的行：

 #attempt to filter DataFrame
df[(df[' team '] == ' A ') and (df[' points '] < 20 )]

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

或者假设我们尝试过滤队伍等于“A”或分数小于 20 的行：

 #attempt to filter DataFrame
df[(df[' team '] == ' A ') or (df[' points '] < 20 )]

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

在这两种情况下，我们都会收到一个错误，告诉我们序列的真值不明确。

如何修复错误

为了避免过滤时出现此错误，我们需要确保使用&和|元素。运营商。

例如，我们可以使用以下代码来过滤 team 等于“A”且积分小于 20 的行：

 #filter DataFrame
df[(df[' team '] == ' A ') & (df[' points '] < 20 )]

team points assists rebounds
0 A 18 5 11
2 A 19 7 10
3 A 14 9 6

或者我们可以使用以下代码来过滤团队等于“A”或分数小于 20 的行：

 #filter DataFrame
df[(df[' team '] == ' A ') | (df[' points '] < 20 )]

        team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 A 19 7 10
3 A 14 9 6
4 B 14 12 6
5 B 11 9 5

在这两种情况下，我们都不会收到错误，因为我们使用了&和|元素。运营商。

注意：当按多个条件过滤 pandas DataFrame 时，在每个单独的条件周围包含括号非常重要，否则您将收到错误。

其他资源

以下教程解释了如何修复 Python 中的其他常见错误：

如何修复：“pandas”模块没有“dataframe”属性
如何在 Pandas 中修复：SettingWithCopyWarning
如何修复 Pandas：类型错误：没有要绘制的数字数据