为什么python lambda看到的是一个系列而不是一个值？

我创建一个数据帧：

df = pd.DataFrame( {'some_number' : [1,2,3,4,5,6]})

然后我想添加一个名为is_偶数的列：

df.assign(
    is_even = lambda x : 'YES' if x.some_number % 2 == 0 else 'NO'
)

我得到一个错误：

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

我知道错误告诉我if语句后面的

x.some_number

是一个序列。这让我很困惑，因为如果我这样做：

df.assign(
    is_even = lambda x : 'YES' if 1==2 else x.some_number
)

它工作并生成以下输出：

这表明x.some_数实际上不是一个级数，而是一个标量值

我知道还有其他方法可以完成我想要完成的事情。但我对这种行为感兴趣

为什么，当x.some_数位于

if

子句之后时，它被视为一个序列，但当它在

else

子句中使用时，它被视为一个值

INSTALLED VERSIONS
------------------
python           : 3.8.0.final.0
python-bits      : 32
OS               : Windows
OS-release       : 10
machine          : AMD64
processor        : Intel64 Family 6 Model 158 Stepping 10, GenuineIntel
byteorder        : little
LOCALE           : English_United States.1252

pandas           : 0.25.3
numpy            : 1.17.4
IPython          : 7.10.0
matplotlib       : 3.1.2

问题仅在于if语句，在第一个示例中，您正在将一个序列与标量值进行比较。这是行不通的。第二个示例之所以有效，是因为您只有一个标量if语句（当然可以），然后返回一个序列。返回序列（或标量）正是传递给

assign

的函数需要做的事情

现在，你真正想做的，是一个逐行比较。使用

apply

进行此操作

df['is_偶数']=df.some_number.apply（λx:'YES'如果x%2==0，则为'NO'）

这里，x是一个标量，if语句按预期工作。 或者，您可以将assign和lambda函数结合使用

df.assign(
is_偶数=λx:x.某个_数。应用（λx：如果x%2==0，则为“是”，否则为“否”）
)

---

请再次注意第一个示例的区别：如果x%2==0，则外部lambda确保内部lambda只需处理

中的标量。外部lambda返回一个序列，就像在第二个示例中一样。
您的证明不成立。Pandas
Dataframe.assign
似乎能够处理一个系列或标量，并将其应用于数据帧

[7]中的
：df.assign（is_偶数=lambda x:x.some_编号[0]）
出[7]：
有些数字是偶数
0            1        1
1            2        1
2            3        1
3            4        1
4            5        1
5            6        1

如果阅读，您将看到该参数接受回调或序列，并应用它（依赖于类型）

列名是关键字。如果这些值是可调用的，则在数据帧上计算它们并将其分配给新列。可调用对象不能更改输入数据帧（尽管pandas不检查它）。如果值是不可调用的（例如，一个系列、标量或数组），则只需对其赋值

此外，如果您深入了解一下源代码：

#>=3.6维护kwargs的秩序
如果PY36：
对于k，v在kwargs.items（）中：
数据[k]=com.apply\u如果可调用（v，数据）

您可以看到它是否是可调用的，它将整个数据帧传递给您的可调用