Python Pandas:Any（）All（）和if/else

我试图在熊猫数据帧上执行一个简单的if/else语句。我得到的错误是序列的真值不明确。因此我尝试使用

any（）all（）

。使用这些选项只会导致表达式的

if

或

else

部分求值。我的数据如下所示：

state       district    democrat    republican  totalvotes  votestowin  rwasted
Maine       1           227546.0    164569.0    392115.0    196057.5    -31488.5
Maine       2           159081.0    192878.0    351959.0    175979.5     16898.5
Maryland    1           103622.0    242574.0    346196.0    173098.0    69476.0
Maryland    2           192183.0    102577.0    294760.0    147380.0    -44803.0
Maryland    3           214640.0    115048.0    329688.0    164844.0    -49796.0

我的代码是

for idx,row in data.iterrows():
    if (data['democrat'] >= data['republican']).all():
        data['rwasted'] = data['republican']
    else:
        data['rwasted'] = data['republican'] - data['votestowin']

您可以看到它只计算代码的

else

部分。有什么办法让它工作吗？为什么它首先返回一个错误呢？我觉得这句话很直白

你需要一个面具：

# Set a default value
data['rwasted'] = data['republican'] - data['votestowin']
# Find where it is different
mask = data['democrat'] >= data['republican']
# Set those rows to another value
data['rwasted'][mask] = data['republican']

不需要if-else语句，也不需要for循环。您必须考虑数据帧的行和列，而不是单元格。

您需要一个掩码：

# Set a default value
data['rwasted'] = data['republican'] - data['votestowin']
# Find where it is different
mask = data['democrat'] >= data['republican']
# Set those rows to another value
data['rwasted'][mask] = data['republican']

不需要if-else语句，也不需要for循环。您必须考虑数据帧的行和列，而不是像单元格一样。

.all（）

是一个应用于整个

系列的函数，而不是单个
行的函数。你在这里混合了各种概念。要进行逐行比较（如您所愿）：

请参阅@9769953的答案，以获得在数据帧中应用它的更简洁的方法，但这与您的
iterrows
方法类似。all（）
是一个应用于整个
系列的函数，而不是单个
行的函数。你在这里混合了各种概念。要进行逐行比较（如您所愿）：

请参阅@9769953的答案，以获得在数据帧中应用它的更简洁的方法，但这与您的
iterrows
方法类似
等式
data['democratic']>=data['republican']
对于数据帧中的几行来说不是
True
，因此
.all（）
将计算为
False
。只有当公式适用于所有行时，它才是
真的
。
.all（）
函数将检查整个数据帧中
民主党
的所有条目是否大于
共和党
。这不是您试图检查的内容请注意，您正在对这些行进行迭代，但是您没有单独使用这些行中的任何一行：循环的每次迭代，您都会访问完整的数据帧。您必须重新考虑如何使用数据帧，否则您将无法使用它们。您当前的循环表明您正在像dicts一样使用它们，而事实并非如此。@9769953谢谢您的解释。这真的帮助我了解了根本问题是什么！对于数据帧中的几行，等式
data['democratic']>=data['republican']
不是
True
，因此
。all（）
将计算为
False
。只有当公式适用于所有行时，它才是
真的
。
.all（）
函数将检查整个数据帧中
民主党
的所有条目是否大于
共和党
。这不是您试图检查的内容请注意，您正在对这些行进行迭代，但是您没有单独使用这些行中的任何一行：循环的每次迭代，您都会访问完整的数据帧。您必须重新考虑如何使用数据帧，否则您将无法使用它们。您当前的循环表明您正在像dicts一样使用它们，而事实并非如此。@9769953谢谢您的解释。这真的帮助我了解了根本问题是什么！强调数据帧的方法是按行和按列的，这绝对是一个好方法。我要注意的一件事是，
mask
这里是一个由布尔值组成的
pd.Series
，因为它可能对OPS来说不明显，这是有意义的。感谢您回答并解释它最初不起作用的原因：）很好地强调了处理数据帧的方法是按行和列进行的。我要注意的一件事是，
mask
这里是一个由布尔值组成的
pd.Series
，因为它可能对OPS来说不明显，这是有意义的。谢谢你回答和解释为什么它最初不起作用：）明白了，我明白了。谢谢你为它找到了工作的方法！明白了，我明白了。谢谢你为它找到了工作的方法！