根据条件分配熊猫分配新列

Question

我正在尝试根据使用assign（）的条件在熊猫数据框中导出一个新变量。

df = pd.DataFrame({'flag': ['y', 'n', 'y', 'y']})

df.assign(
    flag_n = lambda x: True if x['flag'] == 'y' else False
)

我收到以下错误：

ValueError：系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

任何想法如何做到这一点。尽可能使用分配很重要

致谢

Answer 1

在进行if x['flag'] == 'y'时，您没有在任何特定行上建立索引，因此结果将是整个 booleans 系列：

print(x['flag'] == 'y')

0     True
1    False
2     True
3     True
Name: flag, dtype: bool

因此，错误当然是建议您对该系列执行某些归约运算，因为它包含来自所应用条件的多个结果。

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还请注意，此结果正是您要获取的结果。任何比较操作都将返回True或False，因此添加True if ... else False是多余的。

所以您只需要：

df.assign(flag_n = df['flag'] == 'y')

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Answer 2

您也可以使用map进行此操作：

df.assign(flag_n = df.flag.map({'y': True, 'n': False}))

Answer 3

df.assign(flag_n=lambda x: x['flag'] == 'y')