<\/p>\n
Um erro que voc\u00ea pode encontrar em Python \u00e9:<\/span><\/p>\n Este erro geralmente ocorre quando voc\u00ea tenta filtrar um DataFrame do pandas usando as palavras e<\/strong> e ou<\/strong> em vez de usar os caracteres &<\/strong> e |<\/strong> os operadores.<\/span><\/p>\n Este tutorial explica como resolver esse erro na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que criemos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Agora suponha que estamos tentando filtrar linhas onde o time \u00e9 igual a \u201cA\u201d e<\/strong> os pontos s\u00e3o menores que 20:<\/span><\/p>\n Ou suponha que tentamos filtrar linhas onde o time \u00e9 igual a \u201cA\u201d ou<\/b> onde os pontos s\u00e3o menores que 20:<\/span><\/p>\n Em ambos os cen\u00e1rios, recebemos um erro que nos diz que o valor verdade de uma s\u00e9rie \u00e9 amb\u00edguo.<\/span><\/p>\n Para evitar esse erro ao filtrar, precisamos ter certeza de usar &<\/strong> e |<\/strong> elementos. os operadores.<\/span><\/p>\n Por exemplo, podemos usar o c\u00f3digo a seguir para filtrar linhas onde a equipe \u00e9 igual a “A” e<\/strong> os pontos s\u00e3o menores que 20:<\/span><\/p>\n Ou poder\u00edamos usar o seguinte c\u00f3digo para filtrar linhas onde a equipe \u00e9 igual a “A” ou<\/b> os pontos s\u00e3o menores que 20:<\/span><\/p>\n Em ambos os cen\u00e1rios, n\u00e3o recebemos erro, pois usamos &<\/strong> e |<\/strong> elementos. os operadores.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : \u00c9 importante incluir par\u00eanteses em torno de cada condi\u00e7\u00e3o individual ao filtrar um DataFrame do pandas por m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es, caso contr\u00e1rio voc\u00ea receber\u00e1 um erro.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como corrigir outros erros comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como corrigir: o m\u00f3dulo \u201cpandas\u201d n\u00e3o possui o atributo \u201cdataframe\u201d<\/a> Um erro que voc\u00ea pode encontrar em Python \u00e9: ValueError : The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). Este erro geralmente ocorre quando voc\u00ea tenta filtrar um DataFrame do pandas usando as palavras e e ou em vez de usar os caracteres & e | os operadores. […]<\/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-3195","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Como reproduzir o erro<\/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 Como corrigir o erro<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como corrigir no Pandas: SettingWithCopyWarning<\/a>
Como corrigir no Pandas: TypeError: nenhum dado num\u00e9rico para plotar<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"