Python 基于提供ValueError的函数创建新列

我有一个包含两列的数据框：一列包含零和一个值，另一列包含一个数值

  ZeroOne   Value
    0       10
    1       20
    0       15

我们的目标是创建一个新列，如果ZeroOne列包含一个“0”，则将值列的值放入其中。如果零一值为1，则新列应为0。因此，在我的示例中，结果应该是：

  ZeroOne   Value   Result
   0        10          10
   1        20           0
   0        15          15

我试着做一个函数：

def function(a,b):
    if a == 1:
        return b
    else:
        return 0

然后做了变量a和b

    a = df['ZeroOne']
    b = df['Value']

在这之后，我用这个函数添加了一个新的列

   df['result'] = function(a,b)

它总是给我一个错误：

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

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我怎样才能达到我的结果？我做错了什么？

尝试使用

where

：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame.from_dict（{“zerone”：[0,1,0]，“Value”：[10,20,15]}）
df['Result']=（df['Value']。其中（cond=df['ZeroOne']==0，other=0））
打印（df）

输出：

   Value  ZeroOne  Result
0     10        0      10
1     20        1       0
2     15        0      15

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在这种情况下，您可以使用numpy库中的

np.where

：

df['Result'] = np.where(df['ZeroOne'] == 0, df['Value'], 0)

它类似于亚当斯解，但您也可以向它添加其他条件，函数中的第一个空格给出了条件，然后如果它是真的会发生什么，如果它是错的会发生什么。

如果

a.any（）

：如果a==1，则改为

。