在python中使用行条件循环itertuples（）

在python数据框“user”中，我有以下两列：

user_id | isorg
1       | 1
2       | 0
3       | 3  
4       | 0
5       | 0

我希望itertuples（）用户_id只有isorg==0，所以我写

用户.itertuples（）中的行的

：
如果row.isorg==0：继续
#行动

但是我得到了这样的错误

`--------------------------------------------------------------------------- ValueError回溯（最近的调用 最后）在（） 1表示user.itertuples（）中的行： ---->2如果row.isorg==0：继续 3 org=pd.DataFrame（m3twitter.expert\u id（row.user\u id）） 4 isorg=pd.DataFrame.from_dict（org.output.org，orient='index'）.T 5 isorg=pd.concat（[isorg['is-org'].apply（pd.Series）]）

/中的usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/generic.py 非零（self）1553“a{0}的真值不明确。”1554“使用a.empty、a.bool（）、a.item（）， a、 any（）或a.all（）。”格式( ->1555 self.类名称1556）1557）

ValueError：数据帧的真值不明确。使用a.empty， a、 bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）`

如何获得正确的代码？我是python的新手。

试试下面的方法

对于df[df['isorg']==0]中的行。itertuples（）：

请尝试以下操作

---

对于df[df['isorg']==0]中的行。itertuples（）：

您可以演示如何构建

用户

数据帧吗？我无法为所有_文件中的文件名复制错误。path=r'/content/gdrive/My Drive/Data/'all_files=glob.glob（path+“/*.csv”）li=[]为所有_文件中的文件名：df=pd.read_csv（filename，delimiter='；'，engine='python'，usecols=['user_id']）。删除重复项（keep='first'）。重置_index（）li.append（df）user=pd.concat（li，axis=0，ignore_index=True）你能把打印（user.to_dict（））的结果贴在这里吗？@ferhen在

read_csv（）

调用（注释中）中有

drop\u duplicates（）

。你认为他应该试试

.dropna（）

？@AanAndriatno try

user.dtypes

或

user.info（）

或，

user[“isorg”]。dtype

你能展示一下

用户

数据帧是如何构建的吗？我无法为所有_文件中的文件名复制错误。path=r'/content/gdrive/My Drive/Data/'all_files=glob.glob（path+“/*.csv”）li=[]为所有_文件中的文件名：df=pd.read_csv（filename，delimiter='；'，engine='python'，usecols=['user_id']）。删除重复项（keep='first'）。重置_index（）li.append（df）user=pd.concat（li，axis=0，ignore_index=True）你能把打印（user.to_dict（））的结果贴在这里吗？@ferhen在

read_csv（）

调用（注释中）中有

drop\u duplicates（）

。你认为他应该试试

.dropna（）

？@AanAndriatno try

user.dtypes

或

user.info（）

或，

user[“isorg”]。dtype