Question

我有一个空数组，我试图根据Col1和Col2中的值进行追加。如果任一列中存在大于零的数值，则根据相应的值附加数组。

例如：

Col1 Col2
1         2
2         3
0         0
4         2

输出应为：

Col1 Col2 Col3
1        2       [1,2,2]
2        3       [1,1,2,2,2]
0        0       []
4        2       [1,1,1,1,2,2]

到目前为止，

代码返回'系列的真值是模棱两可的'。我对context其他主题中的这个错误很熟悉，但似乎无法将此与我的相符。

df = pd.read_csv('rawdata.csv')

x_array =[]

for x in df['emails_opened'], df['emails_clicked']:
    if (x > 0 & pd.notnull(x) & x != '' & x in df['emails_opened']):
        x_array == np.append(x_array, x * [2])
    elif (x > 0 & pd.notnull(x) & x != '' & x in df['emails_clicked']):
        x_array == np.append(x_array, x * [3])
    else: 0
print x_array

非常感谢任何帮助！

Answer 1

我认为你需要：

#replace to 0 by conditions
m1 = (df['Col2'] > 0) & (df['Col2'].notnull()) & (df['Col2'].astype(str) != '') 
m2 = (df['Col1'] > 0) & (df['Col1'].notnull()) & (df['Col1'].astype(str) != '') 

col1 = df['Col1'].where(m1, 0)
col2 = df['Col2'].where(m2, 0)

#repeat array by filtered values, last create list and for no values add empty list
a = pd.Series(np.repeat([1] * len(col1), col1), 
              index = np.repeat(col1.index, col1))

a = a.groupby(level=0).apply(list).reindex(df.index, fill_value=[])

b = pd.Series(np.repeat([2] * len(col2), col2), 
              index = np.repeat(col2.index, col2))

b = b.groupby(level=0).apply(list).reindex(df.index, fill_value=[])


df['Col3'] = a + b
print (df)
   Col1  Col2                Col3
0     1     2           [1, 2, 2]
1     2     3     [1, 1, 2, 2, 2]
2     0     0                  []
3     4     2  [1, 1, 1, 1, 2, 2]

Python Pandas系列的真实价值不明确

1 个答案: