Python 无法将函数正确应用于DataFrame列

我使用的数据帧如下所示：

我想创建一个新列“Name”，以便在线性回归中使用分类列“Name”。为了实现这一目标，我做了以下工作：

def named(name):
if name == 'UNNAMED':
    return 0
else:
    return 1


df['Named'] = df['Name'].apply(lambda name: named(name))

但是，这将给出一个只包含值1的列

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函数本身可以工作，但由于某些原因，在DataFrame.apply方法中使用时不起作用。

以下操作应该可以工作：

df['Named']=[i for i in map(lambda x: 0 if x.strip()=='UNNAMED' else 1, df['Name'])]

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以下方面应起作用：

df['Named']=[i for i in map(lambda x: 0 if x.strip()=='UNNAMED' else 1, df['Name'])]

你可以优雅地解决这个问题

您的函数不是矢量化的，而是apply将整个列（即一个序列对象）传递给名为的

。此对象显然不等于
未命名的
，因此得到1。你试过了吗？这对我来说是你想要的

此外，在最近的pandas版本中，我无法重现您的示例，我看到以下错误消息：

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

你可以优雅地解决这个问题

您的函数不是矢量化的，而是apply将整个列（即一个序列对象）传递给名为的

。此对象显然不等于
未命名的
，因此得到1。你试过了吗？这对我来说是你想要的

此外，在最近的pandas版本中，我无法重现您的示例，我看到以下错误消息：

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

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“名称”列中的“未命名”是否完全未命名？也许有空间等？我对代码做了一个小改动，请再试一次。对不起，我的错。“UNNAMED”实际上是：“UNNAMED”实际上，您在地图中的代码可以是

map（named，df[“Name”]）

名称列中的未命名是否完全未命名？也许有空间等？我对代码做了一个小改动，请再试一次。对不起，我的错。“UNNAMED”实际上是：“UNNAMED”实际上，你在地图中的代码可以是

map（named，df[“Name”]）

更新到最新版本，你的代码仍然只返回1对不起，我的坏消息。“UNNAMED”实际上是：“UNNAMED”那么有引语吗？否则没关系。如果带有引号，您可以尝试

“'UNNAMED'”

。不管怎样，你试过苹果地图吗？@Aayush Panda太棒了！您能确认解决方案正在运行吗？如果是，你能接受/赞成这个答案吗？关于熊猫的最新版本，你的代码仍然只返回1对不起，我的错。“UNNAMED”实际上是：“UNNAMED”那么有引语吗？否则没关系。如果带有引号，您可以尝试

“'UNNAMED'”

。不管怎样，你试过苹果地图吗？@Aayush Panda太棒了！您能确认解决方案正在运行吗？如果是，你能接受/赞成这个答案吗？关于您使用的熊猫版本？您使用的熊猫版本是什么？