熊猫布尔comparisson对数据框

Question

我收到错误时，我对数据框中的单个元素进行比较，但我不明白为什么。

我有时间序列数据的数据帧DF为一些客户，一些空值在其中：

df.head() 
        8143511 8145987 8145997 8146001 8146235 8147611 \ 
2012-07-01 00:00:00  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2012-07-01 00:30:00 0.089  NaN 0.281 0.126 0.190 0.500 
2012-07-01 01:00:00 0.090  NaN 0.323 0.141 0.135 0.453 
2012-07-01 01:30:00 0.061  NaN 0.278 0.097 0.093 0.424 
2012-07-01 02:00:00 0.052  NaN 0.278 0.158 0.170 0.462 

在我的剧本，行 if pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts]): 产生一个错误：

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

但是，如果我在脚本行上放置了一个断点，并且脚本停止时，我将它输入到控制台中：

pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts]) 

输出为：

8143511 True 
Name: 2012-07-01 00:00:00, dtype: bool 

如果我允许脚本从该点继续，则立刻产生错误。

如果可以计算布尔表达式并且其值为True，为什么它会在if表达式中生成一个错误？这对我来说没有意义。

Answer 1

第二组[]正在返回一个我误认为单个值的系列。最简单的解决方法是删除[]：这

if pd.isnull(df[customer_ID].loc[ts]): 
     pass 

Answer 2

问题是你需要返回标（True，False）比较标量，但有一个项目Series，将其转化为一个项目boolean Series。

解决方案是采用Series.item或values与选择第一个值转换为标量由[0]：

customer_ID = '8143511' 
ts = '2012-07-01 00:00:00' 

print (df[[customer_ID]].loc[ts].item()) 
nan 

if pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts]).item(): 
    print ('super') 

print (df[[customer_ID]].loc[ts].values[0]) 
nan 

if pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts]).values[0]: 
    print ('super') 

但如果使用DataFrame.loc，得到scalar（如果不重复索引或列名）：

print (df.loc[ts, customer_ID]) 
nan 

customer_ID = '8143511' 
ts = '2012-07-01 00:00:00' 
if pd.isnull(df.loc[ts, customer_ID]): 
    print ('super') 

Answer 3

问题李es在if声明中。

当你的代码

if this: 
    print(that) 

this会bool(this)进行评估。而且更好的回来为True或False。

但是，你这样做：

if pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts]): 
    pass # idk what you did here because you didn't say... but doesn't matter 

而且，你说pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts])评价：

8143511 True 
Name: 2012-07-01 00:00:00, dtype: bool 

不会看起来像True或False？
bool(pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts]))怎么办？

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

所以经验是：甲pd.Series不能评价然而作为True或False

是，，的True S和False个pd.Series。

而这就是为什么它不起作用。