Question

我有一个名为fresp的数据框，在命令行中我可以这样做：

for i in range(0,len(fresp)):
    num=fresp.at[i,'caseid']

这很好用。完全相同的代码，当保存在.py文件中时，会给我：

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

具体参考num = fresp.at [i，＆＃39; caseid＆＃39;]。

这是整个功能。当我将它保存在.py文件中时，导入该函数并运行它，我收到错误。当我把整个东西复制到命令行（减去然后第一个def行）时，它运行得很好。为什么会这样？

def ValidatePregs(df,fresp):
    pregmap=MakePregMap(df)
    counter=0
    for i in range(0,len(fresp)):
        case=fresp.at[i,'caseid']
        num=fresp.at[i,'pregnum']
        if num == 0 and case in pregmap:
            print("Mismatch for "+case+".")
            counter +=1
        elif num != len(pregmap[case]):
            print("Mismatch for "+case+".")
            counter +=1
    if counter==0:
        print("No mismatches!")

（我正在阅读/做Allen B. Downey的Think Stats 2.0.35。我正在练习练习1.我知道那里有一个更优雅的解决方案，但我还是想知道为什么这样做/不起作用。）

Answer 1

我想我知道你的问题：在这些方面：

num=fresp.at[i,'pregnum']
if num == 0 and case in pregmap:

您尝试使用与at类似的loc来获取行，并返回pd.Series个对象。当你进行比较时，Python正在比较具有模糊真值的pd.Series。

为避免这种情况，您可以使用iloc获取行，然后访问pregnum值：

num = fresp.iloc[i].pregnum
if num ...

为什么我不能在我的函数中为pandas数据帧分配值？

1 个答案: