「In」迭代問題

Question

這是超基本的，但我可以用一隻手。

我有一個數據幀，看起來像這樣：

name  yes  no 
0 'a'  ('b',) 
1 'b'  ('a',) 
2 'c'    ('a', 'b') 

我試圖將比分這樣的數據：

def score(x): 
    if x[0] in x[1] == True: 
     return 1 
    if x[0] in x[2] == True: 
     return 0 
    else: 
     [] 

sh['label']= sh.apply(score, axis=1) 

在第二個if語句，但不是第一，我得到這個錯誤

TypeError: ("argument of type 'float' is not iterable", 'occurred at index 1') 

它似乎是沒有與一個項目的元組的問題，但不喜歡與兩個元組。

我該如何解決？

Answer 1

問題是與NaN，所以一個可能的解決方案是fillna某些值未在柱name第一：

#if need select by position use iloc 
def score(x): 
    print (x) 
    if x.iloc[0] in x.iloc[1]: 
     return 1 
    elif x.iloc[0] in x.iloc[2]: 
     return 0 

sh['label']= sh.fillna('tmp').apply(score, axis=1) 

print(sh) 

---

#if need select by column name 
def score(x): 
    #print (x) 
    if x['name'] in x['yes']: 
     return 1 
    elif x['name'] in x['no']: 
     return 0 


sh['label']= sh.fillna('tmp').apply(score, axis=1) 
print(sh) 

樣品：

sh = pd.DataFrame({ 
    'name': ['b','b','b'], 
    'yes': [('b',),('a',),np.nan], 
    'no':[np.nan, np.nan, ('a','b')]   
}) 
print(sh) 
    name  no yes 
0 b  NaN (b,) 
1 b  NaN (a,) 
2 b (a, b) NaN 

def score(x): 
    #print (x) 
    if x['name'] in x['yes']: 
     return 1 
    elif x['name'] in x['no']: 
     return 0 

sh['label']= sh.fillna('tmp').apply(score, axis=1) 
print(sh) 
    name  no yes label 
0 b  NaN (b,) 1.0 
1 b  NaN (a,) NaN 
2 b (a, b) NaN 0.0 

但隨着代碼問題以上是如果值在列yes和0中。一個可能的解決方案是創建2新列與booleanTrue和False，然後轉換爲int（1，0）由astype：

sh = pd.DataFrame({ 
    'name': ['b','b','b'], 
    'yes': [('b',),('a',),np.nan], 
    'no':[np.nan, ('b',), ('a','b')]   
}) 
print(sh) 
    name  no yes 
0 b  NaN (b,) 
1 b (b,) (a,) 
2 b (a, b) NaN 

sh['label-yes']= sh.fillna('tmp').apply(lambda x: x['name'] in x['yes'], axis=1) 
sh['label-no']= sh.fillna('tmp').apply(lambda x: x['name'] in x['no'], axis=1) 
sh[['label-yes', 'label-no']] = sh[['label-yes', 'label-no']].astype(int) 
print(sh) 
    name  no yes label-yes label-no 
0 b  NaN (b,)   1   0 
1 b (b,) (a,)   0   1 
2 b (a, b) NaN   0   1