使用 if else 在 Jupyter 中创建海运图时出错

Question

我试图用 seaborn 在 python 中为日期列创建一个图表。我收到以下错误消息。你知道如何解决它吗？----> 4 如果 df['MS_Date']=="s.xii" 或 df['MS_Date']=="s.xii(1)" 或 df['MS_Date']=="s.xii (2)" 或 df['MS_Date']=="s.xii(in)" 或 df['MS_Date']=="s.xii(ex)" 或 df['MS_Date']=="s. xii(med)": 5 df['MS_Date']== "12th century" 6 如果 df['MS_Date']=="s.xii/xiii" 或 df['MS_Date']=="s.xii/十三”：~\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in nonzero (self) 1477 1478 模棱两可的，我们的意思是它匹配输入的水平 -> 1479 axis和另一个轴的标签。1480 1481 参数ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。代码：if df['MS_Date']=="s.xii" or df['MS_Date']=="s.xii(1)" or df['MS_Date']=="s.xii(2)" or df['MS_Date']=="s.xii(in)" or df['MS_Date']=="s.xii(ex)" or df['MS_Date']=="s.xii(med)":         df['MS_Date']== "12th century"if df['MS_Date']=="s.xii/xiii" or df['MS_Date']=="s.xii/xiii":    df['MS_Date']=="12 & 13 century"if df['MS_Date']=="s.xiii" or df['MS_Date']=="s.xiii(1)" or df['MS_Date']=="s.xiii(2)" or df['MS_Date']=="s.xiii(in)" or df['MS_Date']=="s.xiii(ex)" or df['MS_Date']=="s.xiii(med)":    df['MS_Date']=="13 century"if df['MS_Date']=="s.xiii/s.xiv" or df['MS_Date']=="s.xiii/xiv":    df['MS_Date']=="13 & 14 century"if df['MS_Date']=="s.xiii/s.xv":    df['MS_Date']=="13 & 15 century"if  df['MS_Date']=="s.xiv" or df['MS_Date']=="s.xiv(1)" or df['MS_Date']=="s.xiv(2)" or df['MS_Date']=="s.xiv(in)" or df['MS_Date']=="s.xiv(ex)"  or df['MS_Date']=="s.xiv(med)":     df['MS_Date']=="14th century"if  df['MS_Date']=="s.xiv/xv":    df['MS_Date']== "14 & 15 century"if df['MS_Date']=="s.xv" or df['MS_Date']=="s.xv(1)" or df['MS_Date']=="s.xv(2)" or df['MS_Date']=="s.xv(in)" or df['MS_Date']=="s.xv(ex)" or df['MS_Date']=="s.xv(med)" :    df['MS_Date']=="15th century"if  df['MS_Date']=="s.xv/xvi":    df['MS_Date']== "15 & 16 century"if df['MS_Date']=="xvi" or df['MS_Date']=="s.xvi(in)":    df['MS_Date']== "16 century"else:    df['MS_Date']=="unknown"

Answer 1

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

此错误意味着您正在获取一系列布尔值而不是单个布尔值。对于使用 if 和 alse 你需要一个单一的True/False值，但在这里通过使用你会得到一个系列，它会根据它们满足的标准df['MS_Date']=="s.xii"为你提供所有位置。True/False

样品 df:

    Player      Position    color

0   Pele        Forward     black

1   Platini     Midfielder  white

2   Beckenbauer Defender    red

如果我想根据某些条件更改颜色列的值，那么我将这样写而不是使用 if 和 else：

df.loc[(df['Player']=='Pele') | (df['Position']=='Forward'), 'color'] = 'white'

或者

你可以这样写numpy.where：

np.where(<condition>, <value1 if true>, <value2 if false>) 

df['color'] = np.where((df['Player']=='Pele') | (df['Position']=='Forward'), 'black', df.color)

为了使其简洁明了，np.select请在此处查看如何使用： https://stackoverflow.com/a/60244752/6660373

也==可以使用而不是使用eq

我将使用 loc 来获取我的条件成立的位置。在那个位置上，我将选择一个要更改的列。df.loc[<conditions>, <column to assign>] = <value>

像这样使用：

df.loc[(df['MS_Date']=="s.xii") | (df['MS_Date']=="s.xii(1)") | (df['MS_Date']=="s.xii(2)") | (df['MS_Date']=="s.xii(in)") | (df['MS_Date']=="s.xii(ex)") | (df['MS_Date']=="s.xii(med)"), 'MS_Date']= "12th century"

df.loc[(df['MS_Date']=="s.xii/xiii") | (df['MS_Date']=="s.xii/xiii"), 'MS_Date']="12 & 13 century"