Question

考虑这个数据框：

index = pd.Index(list(range(5)), name='rows')
columns = pd.Index(['A', 'B', 'C'], name='cols')
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=index, columns=columns)
if df.A[-1:] < df.B[-1:] and df.B[-1:] > df.C[-1:] :
    print True

在这里，我试图比较两个值而不是两个数组，但是pandas会产生这个值错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

切片错了吗？如何切割两个值并进行比较？

Answer 1

yourfilename.writelines(yourlist)选择最后一项的范围，只需要df.A[-1:]。

Answer 2

您可以[-1]使用iloc与values的最后一列相比较if (df.A.iloc[-1] < df.B.iloc[-1]) & (df.B.iloc[-1] > df.C.iloc[-1]): True：

Series

您可以尝试添加all来比较if (df.A[-1:] < df.B[-1:]).all() & (df.B[-1:] > df.C[-1:]).all(): True：

numpy arrays

或values用于比较if ((df.A[-1:] < df.B[-1:]).values) & ((df.B[-1:] > df.C[-1:]).values): True：

if (df.A[-1:].values < df.B[-1:].values) & (df.B[-1:].values > df.C[-1:].values):
    True

或者：

#return Series
print df.A[-1:]
rows
4    0.251539
Name: A, dtype: float64

#return numpy array 
print df.A[-1:].values
[ 0.25153871]

#return value
print df.A.iloc[-1]
0.251538705128

说明：

mainItem.Fields[Sitecore.FieldIDs.ValidFrom]

Python Pandas：索引值和布尔值比较

2 个答案: