<\/p>\n
Ein Fehler, der in Python auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n Dieser Fehler tritt normalerweise auf, wenn Sie versuchen, einen Pandas-DataFrame mithilfe der W\u00f6rter und<\/strong> und oder<\/strong> anstelle der Zeichen &<\/strong> und |<\/strong> zu filtern die Betreiber.<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie diesen Fehler in der Praxis beheben k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir erstellen den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n Nehmen wir nun an, wir versuchen Zeilen zu filtern, in denen das Team gleich \u201eA\u201c ist und<\/strong> die Punkte weniger als 20 betragen:<\/span><\/p>\n Oder nehmen wir an, wir versuchen, Zeilen zu filtern, in denen das Team gleich \u201eA\u201c ist oder<\/b> in denen die Punkte weniger als 20 betragen:<\/span><\/p>\n In beiden Szenarien erhalten wir eine Fehlermeldung, die uns mitteilt, dass der Wahrheitswert einer Reihe nicht eindeutig ist.<\/span><\/p>\n Um diesen Fehler beim Filtern zu vermeiden, m\u00fcssen wir sicherstellen, dass wir &<\/strong> und |<\/strong> verwenden Elemente. die Betreiber.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnen wir den folgenden Code verwenden, um Zeilen zu filtern, in denen Team gleich \u201eA\u201c ist und<\/strong> die Punkte weniger als 20 betragen:<\/span><\/p>\n Oder wir k\u00f6nnten den folgenden Code verwenden, um Zeilen zu filtern, in denen das Team \u201eA\u201c entspricht oder<\/b> die Punkte weniger als 20 betragen:<\/span><\/p>\n In beiden Szenarien erhalten wir keine Fehlermeldung, da wir &<\/strong> und |<\/strong> verwendet haben Elemente. die Betreiber.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Es ist wichtig, Klammern um jede einzelne Bedingung einzuf\u00fcgen, wenn Sie einen Pandas-DataFrame nach mehreren Bedingungen filtern, andernfalls erhalten Sie eine Fehlermeldung.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Fehler in Python beheben:<\/span><\/p>\n So beheben Sie das Problem: Das \u201ePandas\u201c-Modul verf\u00fcgt nicht \u00fcber das \u201eDataframe\u201c-Attribut<\/a> Ein Fehler, der in Python auftreten kann, ist: ValueError : The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). Dieser Fehler tritt normalerweise auf, wenn Sie versuchen, einen Pandas-DataFrame mithilfe der W\u00f6rter und und oder anstelle der Zeichen & und | zu filtern die Betreiber. In diesem Tutorial wird […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(),\n a.any() or a.all().\n<\/strong><\/pre>\n So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 to 22 7 8\n2 A 19 7 10\n3 A 14 9 6\n4 B 14 12 6\n5 B 11 9 5\n6 B 20 9 9\n7 B 28 4 12\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #attempt to filter DataFrame\n<\/span>df[(df[' team<\/span> '] == ' A<\/span> ') and<\/span> (df[' points<\/span> '] < 20<\/span> )]\n\nValueError<\/span> : The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(),\n a.any() or a.all().\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #attempt to filter DataFrame\n<\/span>df[(df['<\/span> team<\/span> '] == '<\/span> A<\/span> ')<\/span> or<\/span> (df['<\/span> points<\/span> '] <<\/span> 20<\/span> )]\n\n<\/span>ValueError<\/span> : The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(),\n a.any() or a.all().<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n So beheben Sie den Fehler<\/strong><\/h3>\n
#filter DataFrame\n<\/span>df[(df['<\/span> team<\/span> '] == '<\/span> A<\/span> ')<\/span> &<\/span> (df['<\/span> points<\/span> '] <<\/span> 20<\/span> )]\n\n<\/span>team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n2 A 19 7 10\n3 A 14 9 6<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #filter DataFrame\n<\/span>df[(df[' team<\/span> '] == ' A<\/span> ') |<\/span> (df[' points<\/span> '] < 20<\/span> )]\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 to 22 7 8\n2 A 19 7 10\n3 A 14 9 6\n4 B 14 12 6\n5 B 11 9 5<\/strong><\/span><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So beheben Sie das Problem in Pandas: SettingWithCopyWarning<\/a>
So beheben Sie das Problem in Pandas: TypeError: Keine numerischen Daten zum Plotten<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"