Question

我在Python编码方面非常陌生，所以我试图掌握一些基础知识 - 任何输入都值得赞赏。

我有一份每周日期的列表，我正在尝试运行一个＆＃39; if＆＃39;日期的声明，即如果日期数小于7，则创建一个因子x的列，或者创建一个因子y - 如下表所示：

    week        day check       factor
0   2017-01-08  8   False       x
1   2017-01-15  15  False       x
2   2017-01-22  22  False       x
3   2017-01-29  29  False       x
4   2017-02-05  5   True        y

我尝试了以下代码：

if df['day'] <7 :
    factor=weeks['day']/7
else:
    ....

并收到错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous

我已经研究过，并且理解上面的代码试图测试整个列，因此不能有明确的真/假响应。我已经看到了关于所有/任何的一些评论，但这些也没有给我我正在寻找的回应。有没有办法测试列中的每个项目并根据值返回不同的输出？

Answer 1

如果需要，请转换“周”。使用to_datetime列In [47]: df['week'] = pd.to_datetime(df['week']) df['factor'] = np.where(df['week'].dt.day < 7, 'y', 'x') df Out[47]: week day check factor 0 2017-01-08 8 False x 1 2017-01-15 15 False x 2 2017-01-22 22 False x 3 2017-01-29 29 False x 4 2017-02-05 5 True y dtype然后您只需使用dt.day比较日属性，并将其用作np.where的条件：

#!/bin/bash
echo "invoking x/X_FE with $1"
sh /opt/xyz/x/X_FE.sh $1

echo "invoking x/X_BE with $1"
sh /opt/xyz/x/X_BE.sh $1

echo "invoking y/Y_FE with $1"
sh /opt/xyz/y/Y_FE.sh $1

echo "invoking x/Y_BE with $1"
sh /opt/xyz/y/Y_BE.sh $1

echo "invoking z/Z_FE with $1"
sh /opt/xyz/z/Z_BE.sh $1

Answer 2

您可以使用apply。

这适用于您的用例：

df['factor'] = df.apply(lambda row: "y" if row['day'] < 7 else "x", axis=1)

这将迭代每一行（axis=1），并检查day值。如果小于7，则该值为＆＃39; y＆＃39;否则将为＆＃39; n＆＃39;。

此输出（例如）：

    check  day        week factor
 0  False    8  2017-01-08      x
 1   True    5  2017-02-05      y

此外，因为你已经有了＃34;一天＆＃34;专栏，你可以直接使用它，避免申请：

msk = df['day'] < 7   # Series of True/False values based on condition
df[factor] = msk.replace([True, False], ['y', 'x']) #convert True/False to y/x

Python在数据框列上测试true / false条件并在新列中返回输出

2 个答案: