Python 处理数据帧时If语句出错

我有一个列，其中的值是负值和正值。如果值为负值，我想加上（24*60）。如果他们是积极的，他们将保持不变。我已经编写了以下代码，但它抛出了一个错误：“序列的真值不明确。请使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

我尝试了.any（）和.all（），但都不起作用

    if df_da.loc[i,'Time_diff'] < 0 :
        df_da.loc[i, "Time_diff"]= df_da.loc[i, "Time_diff"]+(24*60)
    else:
        df_da.loc[i, "Time_diff"]= df_da.loc[i, "Time_diff"]

如果df_da.loc[i，'Time_diff']<0：
df_da.loc[i，“时间差”]=df_da.loc[i，“时间差”]+（24*60）
其他：
df_da.loc[i，“时间差”]=df_da.loc[i，“时间差”]

试试这个

df_da["Time_diff"] = (df_da["Time_diff"] < 0)*(24*60) + df_da["Time_diff"]

df_da[“Time_diff”]=（df_da[“Time_diff”]<0）*（24*60）+df_da[“Time_diff”]

这基本上会将24*60添加到所有为不等式返回True的行中。

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这不会涉及到外部的for循环，我假设有。

类似于Yash Sharma的答案

df_da['Time_diff'] += 24*60 if df_da['Time_diff'] < 0 else 0

df_-da['Time_-diff']+=24*60如果df_-da['Time_-diff']<0其他0

我找不到错误的来源，可能需要数据帧和

I

的代码

目前公认的答案依赖于将布尔值强制为数字，以及x*0=x这一事实。它不适用于大多数情况，也不是特别容易理解

以下是我将如何做到这一点：

neg_time_diff_idx=df_da['time_diff']<0
df_da.loc[neg_time_diff_idx，'time_diff']=df_da.loc[neg_time_diff_idx，'time_diff']+（24*60）

可简化为：

neg_time_diff_idx=df_da['time_diff']<0
df_da.loc[neg_time_diff_idx，'time_diff']+=24*60

非常感谢，伙计：）它成功了。但是你能解释一下为什么我的代码不起作用吗？这段代码抛出了同样的错误：ValueError：序列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。@shravan我不确定你文章中的代码，但这里的错误原因很明显

df_da['Time_diff']<0

是一个系列，

if

采用单个布尔值。错误消息

序列的真值不明确

意味着“我不知道如何判断整个序列是正确的还是错误的”，这是有道理的。但有趣的是，当我在另一个场合为它工作的相同场景重复使用相同的代码时。这就是混乱开始的原因。如果它在这两种情况下都不起作用，我会接受上面的理由：）python

if

需要一个真/假值，而不是multple。它不会对本系列的每一行计算一次。为了解决您对Yash Sharma的解决方案的问题，您共享的代码可以很好地使用我制作的测试数据帧。具体是哪一行导致了错误？它一定与您的数据帧和变量

i

有关。