<\/p>\n
Een fout die je in Python tegen kunt komen is:<\/span><\/p>\n Deze fout treedt meestal op wanneer u probeert een Panda’s DataFrame te filteren met de woorden en<\/strong> en of<\/strong> in plaats van de tekens &<\/strong> en |<\/strong> de exploitanten.<\/span><\/p>\n In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u deze fout in de praktijk kunt oplossen.<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende panda’s DataFrame maken:<\/span><\/p>\n Stel nu dat we rijen proberen te filteren waarin het team gelijk is aan „A“ en<\/strong> de punten minder dan 20 zijn:<\/span><\/p>\n Of stel dat we rijen proberen te filteren waarin het team gelijk is aan „A“ of<\/b> waar de punten minder dan 20 zijn:<\/span><\/p>\n In beide scenario’s ontvangen we een foutmelding die ons vertelt dat de waarheidswaarde van een reeks dubbelzinnig is.<\/span><\/p>\n Om deze fout bij het filteren te voorkomen, moeten we ervoor zorgen dat we de &<\/strong> en |<\/strong> gebruiken elementen. de exploitanten.<\/span><\/p>\n We kunnen bijvoorbeeld de volgende code gebruiken om rijen te filteren waarin team gelijk is aan ‚A‘ en<\/strong> de punten minder dan 20 zijn:<\/span><\/p>\n Of we kunnen de volgende code gebruiken om rijen te filteren waarbij het team gelijk is aan „A“ of<\/b> de punten minder dan 20 zijn:<\/span><\/p>\n In beide scenario’s krijgen we geen foutmelding omdat we de &<\/strong> en |<\/strong> hebben gebruikt elementen. de exploitanten.<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : het is belangrijk om haakjes rond elke afzonderlijke voorwaarde op te nemen wanneer u een Panda DataFrame op meerdere voorwaarden filtert, anders ontvangt u een foutmelding.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende fouten in Python kunt oplossen:<\/span><\/p>\n Oplossing: de module \u201cpandas\u201d heeft geen \u201cdataframe\u201d attribuut<\/a> Een fout die je in Python tegen kunt komen is: ValueError : The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). Deze fout treedt meestal op wanneer u probeert een Panda’s DataFrame te filteren met de woorden en en of in plaats van de tekens & en | de […]<\/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":[],"class_list":["post-3196","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"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 Hoe de fout te reproduceren<\/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 Hoe u de fout kunt oplossen<\/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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe op te lossen in Panda’s: SettingWithCopyWarning<\/a>
Oplossing in Panda’s: TypeError: geen numerieke gegevens om te plotten<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"