Python 无法从float64对象中删除索引信息

我想根据情况对数据进行一些统计处理。但是我一直在下面的

if语句

阶段遇到这个错误，我认为这很可能是因为我无法访问float对象

Q11

中的值

ValueError：序列的真值不明确？使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

我定义了一个流来获取一些信息

df_g=df.groupby("score")

veni_vidi = []

for col in df.columns:

    if col=='patient':

        Q11 = df_g[col].transform(lambda group: np.percentile(group, q=25))

        Q11.reset_index(inplace=True,drop=True) #trying to drop index from here but it seems not working!

        for val in df[col]:



            if val < Q11:  #This is giving error because of index I guess
                veni_vidi.append('veni')

            else:
                veni_vidi.append('vici')

但不能解决问题

---

提前谢谢

我们可以使用

np.where

df_g=df.groupby("score")

veni_vidi = []

for col in df.columns:

    if col=='patient':

        Q11 = df_g[col].transform(lambda group: np.percentile(group, q=25))


        for val in df[col]:

            veni_vidi.append(np.where(val < Q11,'veni','vici'))

df_g=df.groupby（“分数”）
维尼维迪=[]
对于df.列中的列：
如果col==“患者”：
Q11=df_g[col].变换（λ组：np.百分位数（组，q=25））
对于df[col]中的val：
veni_vidi.append（名词短语，其中（val

我们可以使用

np.where

df_g=df.groupby("score")

veni_vidi = []

for col in df.columns:

    if col=='patient':

        Q11 = df_g[col].transform(lambda group: np.percentile(group, q=25))


        for val in df[col]:

            veni_vidi.append(np.where(val < Q11,'veni','vici'))

df_g=df.groupby（“分数”）
维尼维迪=[]
对于df.列中的列：
如果col==“患者”：
Q11=df_g[col].变换（λ组：np.百分位数（组，q=25））
对于df[col]中的val：
veni_vidi.append（名词短语，其中（val

No，这是一个错误，因为

Q11

是一个系列。

242

小于整个系列意味着什么？但这似乎是一个X/Y问题？你需要实现什么样的操作？几乎可以肯定，有一种更好的方法可以删除循环，并使用更简洁的函数完成所需的操作。@ALollz

242

只是一个数字，没有特殊意义。这只是定义问题的一个可重复的例子。@Alolz我试图将

veni_vidi

添加到原始数据帧中，在此之前，我需要进行逻辑运算来定义它。为了解决问题，我需要保留循环。是的，我理解，但请重新阅读我写的内容。在抛出错误的那一行，您的语法

val

实际上是在询问，数字

242

是否比序列

Q11

小。你不是在用数字来检验数字，你是在用一个数字来检验整个数列，并且期望一个真值。这是不明确的，如果它总是正确的，应该是正确的，还是至少正确一次？不，它给你一个错误，因为

Q11

是一个系列。

242

小于整个系列意味着什么？但这似乎是一个X/Y问题？你需要实现什么样的操作？几乎可以肯定，有一种更好的方法可以删除循环，并使用更简洁的函数完成所需的操作。@ALollz

242

只是一个数字，没有特殊意义。这只是定义问题的一个可重复的例子。@Alolz我试图将

veni_vidi

添加到原始数据帧中，在此之前，我需要进行逻辑运算来定义它。为了解决问题，我需要保留循环。是的，我理解，但请重新阅读我写的内容。在抛出错误的那一行，您的语法

val

实际上是在询问，数字

242

是否比序列

Q11

小。你不是在用数字来检验数字，你是在用一个数字来检验整个数列，并且期望一个真值。这是不明确的，如果它总是正确的，那么它应该是正确的，还是至少正确一次？

df_g=df.groupby("score")

veni_vidi = []

for col in df.columns:

    if col=='patient':

        Q11 = df_g[col].transform(lambda group: np.percentile(group, q=25))


        for val in df[col]:

            veni_vidi.append(np.where(val < Q11,'veni','vici'))