Question

假设我有以下玩具数据框：

# Import pandas library 
import pandas as pd 
# initialize list of lists 
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] 
# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age']) 
# print dataframe. 
df

，然后创建一个空列，稍后再填充：

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

我想根据其他两列的条件填充空白列。例如：

 if (df['Name']=='tom' and df['Age']==10):
     df['foo'] = 'x1'

我遇到以下错误：

系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

我做错了什么？

Answer 1

数据帧需要以不同的方式索引和访问：

df['foo'] = ''
df.loc[(df['Name'] == 'tom') & (df['Age'] == 10), 'foo'] = 'x1'

Answer 2

df['foo'] = np.where((df['Name'] == 'tom') & (df['Age'] == 10), 'x1', '')

在我看来，使用np.where功能更简单。

Answer 3

根据错误，在此处您将整个系列df ['Name']与'tom'进行比较，并与其他条件进行比较。您必须为每个值熊猫系列编写此条件。为此，您可以使用Apply功能。

def new_column(df1):
    if (df1['Name']=='tom' and df1['Age']==10):
        df1['foo'] = 'x1'

df.apply(new_column)

根据其他列的条件填充空的熊猫列

3 个答案: