df.loc中的按位条件未给出预期结果

Question

我写了以下代码：

df.loc[((df['col_A'] == False) & (df['loc_B'] == False)), 'col_C'] = "abc"

但是“ abc”被写在col_C的所有值上，而不是条件中指定的值。为什么会这样？

编辑：

我的列是对象/字符串，因此我尝试使用以下函数对其进行转换：

def str_to_bool(s):
    if s == 'True':
         return True
    elif s == 'False':
         return False

但是会引发以下错误：

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

Answer 1

首先将您的系列转换为布尔值，例如通过pd.DataFrame.apply：

cols = ['col_A', 'col_B']
df[cols] = df[cols].apply(lambda x: x.eq('True'))

然后应用您的逻辑，注意~可用于取反序列：

df.loc[~df['col_A'] & ~df['col_B'], 'col_C'] = "abc"

或者根据摩根大通的法则：

df.loc[~(df['col_A'] | df['col_B']), 'col_C'] = "abc"