函数中的Python/If语句已解释

我有下面的例子，我无法理解为什么它不起作用

import pandas as pd

d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)

def balh(a, b):
    z = a + b
    if z.any() > 1:
        return z + 1
    else:
        return z

df['col3'] = balh(df.col1, df.col2)

输出：

---

我的预期输出是查看

col3

中的

5

和

7

而不是

4

和

6

，由于

4

和

6

比

1

更大，我的意图是

添加
1
如果
a+b
比
1
更大，那么
任何
方法都将评估
熊猫系列
或
熊猫数据框
中的任何元素是否为
True
。非空整数的计算结果为
True
。因此，本质上是通过
if z.any（）>1
将方法返回的
True
与
1
整数进行比较

您需要直接调节
pandas.Series
，它将返回一个
布尔pandas.Series
，您可以安全地应用
任何
方法

这与
all
方法相同

def balh（a，b）：
z=a+b
如果（z>1）。任何（）
返回z+1
其他：
返回z
any
方法将评估
pandas.Series
或
pandas.DataFrame
中的任何元素是否为
True
。非空整数的计算结果为
True
。因此，本质上是通过
if z.any（）>1
将方法返回的
True
与
1
整数进行比较

您需要直接调节
pandas.Series
，它将返回一个
布尔pandas.Series
，您可以安全地应用
任何
方法

这与
all
方法相同

def balh（a，b）：
z=a+b
如果（z>1）。任何（）
返回z+1
其他：
返回z
正如@arhr清楚解释的那样，问题是对
z.any（）
的调用不正确，当
z
中至少有一个非零元素时，它返回
True
。它产生了一个
True>1
，这是一个
False
表达式

避免if语句和自定义函数调用的单行替代方法如下：

df['col3']=df.iloc[：，：2].求和（1）.变换（λx:x+int（x>1））

这将获取数据帧中的前两列，然后对每行的元素求和，并根据lambda函数转换新列

iloc
也可以省略，因为数据帧只实例化了两列
col1
和
col2
，因此该行可以重构为：

df['col3']=df.sum（1）.transform（λx:x+int（x>1））

示例输出：

   col1  col2  col3
0     1     3     5
1     2     4     7

正如@arhr清楚解释的那样，问题是对
z.any（）
的调用不正确，当
z
中至少有一个非零元素时，它返回
True
。它产生了一个
True>1
，这是一个
False
表达式

避免if语句和自定义函数调用的单行替代方法如下：

df['col3']=df.iloc[：，：2].求和（1）.变换（λx:x+int（x>1））

这将获取数据帧中的前两列，然后对每行的元素求和，并根据lambda函数转换新列

iloc
也可以省略，因为数据帧只实例化了两列
col1
和
col2
，因此该行可以重构为：

df['col3']=df.sum（1）.transform（λx:x+int（x>1））

示例输出：

   col1  col2  col3
0     1     3     5
1     2     4     7