如何避免出现ValueError？

Question

我有一个等效的工作代码

def foo(x):
    if (df.A == 0 or df.B > df.C):
        return 0
    else:
        return (*some stuff*)

df['D'] = df.apply(lambda x: foo(x),axis=1)

当然

_.apply(...,axis=1)_ 

太慢了，我想高效地做到。我尝试了以下方法：

crit = (df.A != 0 and df.B <= df.C) #this is just the negation of the previous boolean
df['D'] = 0 
df.loc[crit,'D'] = (*some stuff*)

在这里，我得到一个错误：

_ValueError_, _the truth value of a Series is ambiguous_

如果我的 crit 只有一个子句，则可以正常工作。我在这里缺少什么，如何解决？我必须承认，我很难理解熊猫是如何做这些事情的。

Answer 1

尝试：

crit = ((df.A != 0) & (df.B <= df.C)) 

Answer 2

使用“＆”代替“ and”。答案here

中对此进行了解释

Answer 3

类似的事情应该起作用。为您的D列设置默认值，然后将该值替换为与您的查询匹配的行。

some_default_value = -1
df["D"] = some_default_value
df.loc[(df.A == 0) | (df.B > df.C), "D"] = 0