「ValueError異常：一個系列的真值不明確」的數據幀使用具有lambda表達式條件時

我有一個dataframe：dt 名和列名的list：nn_language「ValueError異常：一個系列的真值不明確」的數據幀使用具有lambda表達式條件時

編輯：加入樣品數據

dt = pd.DataFrame({"language1": ["english", "english123", "ingles", "ingles123", "14.0", "13", "french"], 
        "language2": ["englesh", "english123", "ingles", "ingles123", "14", "13", "french"]}) 
nn_language = dt.columns[dt.columns.str.contains("language")]

dt[nn_language]的所有元素都是object類型。我想什麼做的，就是改變dt[nn_language]的初始值"english"如果初始值是like("english","ingles",14)否則我要初始值更改爲"other"

我曾嘗試：dt[nn_language].apply(lambda x: 'english' if x.str.contains('^engl|^ingl|14.0') else 'other')

但我得到一個錯誤ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().',

This和this沒有幫助我

來源

2017-09-14 quant

使用isin：

check = ["english","ingles", '14'] 
dt[nn_language].apply(lambda x: np.where(x.isin(check) , 'english', 'other'))

或者：

dt[nn_language].apply(lambda x: pd.Series(np.where(x.isin(check) , 'english', 'other')))

看來你需要：

dt[nn_language].apply(lambda x: np.where(x.str.contains('^engl|^ingl|14.0') , 'english', 'other'))

來源

2017-09-14 11:42:19 jezrael

在你的答案，我認爲'14'缺少引號，因爲所有的元素的類型'object'的。所以我認爲它應該是'[「英語」，「ingles」，'14']'。除此之外，它的工作原理，我認爲你比@coldspeed快一點！快速跟進問題，你知道我的錯誤來自哪裏嗎？ – quant

@quant不，我是第一個。如果您必須決定通過時間接受哪個答案。 –

我想你需要''14'如果字符串，或者'14'如果數字。或兩者。 – jezrael

你可以使用df.apply，np.where和pd.Series.isin

dt[nn_language] = dt[nn_language].apply(lambda x:\ 
     np.where(x.isin(["english","ingles","14"]), 'english', 'other'))

df 
     Col1 
0 english 
1  test 
2  14 
3  foo 
4 ingles 

nn_language = ['Col1'] 

df[nn_language] = df[nn_language].apply(lambda x: \ 
     np.where(x.isin(["english","ingles",'14']), 'english', 'other')) 
df 

    Col1 
0 english 
1 other 
2 english 
3 other 
4 english

來源

2017-09-14 11:41:32

「ValueError異常：一個系列的真值不明確」的數據幀使用具有lambda表達式條件時

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