<\/p>\n
Un errore che potresti riscontrare in Python \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica in genere quando si tenta di filtrare un DataFrame panda utilizzando le parole e<\/strong> e o<\/strong> invece di utilizzare i caratteri &<\/strong> e |<\/strong> gli operatori.<\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come risolvere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di creare il seguente DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di provare a filtrare le righe in cui la squadra \u00e8 uguale ad “A” e<\/strong> i punti sono inferiori a 20:<\/span><\/p>\n Oppure supponiamo di provare a filtrare le righe dove la squadra \u00e8 uguale ad “A” o<\/b> dove i punti sono inferiori a 20:<\/span><\/p>\n In entrambi gli scenari riceviamo un errore che ci informa che il valore di verit\u00e0 di una serie \u00e8 ambiguo.<\/span><\/p>\n Per evitare questo errore durante il filtraggio, dobbiamo assicurarci di utilizzare &<\/strong> e |<\/strong> elementi. gli operatori.<\/span><\/p>\n Ad esempio, possiamo utilizzare il seguente codice per filtrare le righe in cui la squadra \u00e8 uguale ad “A” e<\/strong> i punti sono inferiori a 20:<\/span><\/p>\n Oppure potremmo utilizzare il seguente codice per filtrare le righe in cui la squadra \u00e8 uguale ad “A” o<\/b> i punti sono inferiori a 20:<\/span><\/p>\n In entrambi gli scenari non riceviamo un errore poich\u00e9 abbiamo utilizzato &<\/strong> e |<\/strong> elementi. gli operatori.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : \u00e8 importante includere parentesi attorno a ogni singola condizione quando si filtra un DataFrame panda in base a pi\u00f9 condizioni, altrimenti verr\u00e0 visualizzato un errore.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come risolvere il problema: il modulo “pandas” non ha l’attributo “dataframe”.<\/a> Un errore che potresti riscontrare in Python \u00e8: ValueError : The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). Questo errore si verifica in genere quando si tenta di filtrare un DataFrame panda utilizzando le parole e e o invece di utilizzare i caratteri & e | gli operatori. […]<\/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 Come riprodurre l’errore<\/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 Come correggere l’errore<\/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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come risolvere il problema in Panda: SettingWithCopyWarning<\/a>
Come risolvere il problema in Panda: TypeError: nessun dato numerico da tracciare<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"