Python &引用；级数的真值是模糊的；基于列表比较的DataFrame中的新列

我已经检查了很多关于这个错误的问题，但是我没有发现任何可以帮助我解决问题的东西。 我有数据帧：

Errors.dtypes

[[datetime.date(2019, 1, 21), 'MAS1', 'POS', '14'],
 [datetime.date(2019, 1, 22), 'MAS1', 'POS', '76'],
 [datetime.date(2019, 1, 27), 'MAS1', 'POS', '76']]

日期对象
小时int64
分钟int64
第二个int64
机器对象
定位对象
ErrorVal对象
持续时间int64
数据类型：对象

和列表列表列表：

list_of

Date    Hour    Minute  Second  Machine     Position    ErrorVal    Duration
    1   2019-01-12  22  50  30  MAS1    POS     76  94
    2   2019-01-14  3   13  21  MAS1    POS     76  87
    3   2019-01-21  3   14  54  MAS1    POS     14  19
    4   2019-01-22  3   59  57  MAS1    POS     76  87
    5   2019-01-25  4   1   30  MAS1    POS     14  12
    6   2019-01-27  11  15  28  MAS1    POS     76  63

[[datetime.date（2019年1月27日），'MAS1'，'OBS'，'15']，
[日期时间.日期（2019年1月10日），'MAS1'，'OBS'，'21']，

现在，我想根据的列表在的错误中添加新列-当列“日期”、“机器”、“位置”、“错误值”位于的列表中时-新列“高于AV”的值为True，否则为False。我尝试了以下操作：

Errors['AboveAv'] = True if ([Errors['Date'],Errors['Machine'],Errors['Position'],Errors['ErrorVal']] in tmp) else False

但是，当我尝试运行此操作时出错：ValueError：序列的真值不明确。请使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（） 我如何处理它？我只想得到一个新的列，如果这一行包含在list\u的

---

示例：
数据帧错误：

list_of

Date    Hour    Minute  Second  Machine     Position    ErrorVal    Duration
    1   2019-01-12  22  50  30  MAS1    POS     76  94
    2   2019-01-14  3   13  21  MAS1    POS     76  87
    3   2019-01-21  3   14  54  MAS1    POS     14  19
    4   2019-01-22  3   59  57  MAS1    POS     76  87
    5   2019-01-25  4   1   30  MAS1    POS     14  12
    6   2019-01-27  11  15  28  MAS1    POS     76  63

列表：

Errors.dtypes

[[datetime.date(2019, 1, 21), 'MAS1', 'POS', '14'],
 [datetime.date(2019, 1, 22), 'MAS1', 'POS', '76'],
 [datetime.date(2019, 1, 27), 'MAS1', 'POS', '76']]

我的新数据帧：

Date    Hour    Minute  Second  Machine     Position    ErrorVal    Duration AboveAv
    1   2019-01-12  22  50  30  MAS1    POS     76  94 False
    2   2019-01-14  3   13  21  MAS1    POS     76  87 False
    3   2019-01-21  3   14  54  MAS1    POS     14  19 True
    4   2019-01-22  3   59  57  MAS1    POS     76  87 True
    5   2019-01-25  4   1   30  MAS1    POS     14  12 False
    6   2019-01-27  11  15  28  MAS1    POS     76  63 True

---

您可以创建另一个数据帧并合并它们

list_of = [[datetime.date(2019, 1, 21), 'MAS1', 'POS', '14'],
          [datetime.date(2019, 1, 22), 'MAS1', 'POS', '76'],
          [datetime.date(2019, 1, 27), 'MAS1', 'POS', '76']]

df = pd.DataFrame(list_of, columns=['Date', 'Machine', 'Position', 'ErrorVal'])

df['AboveAv'] = True

Error = pd.merge(Error, df, on=['Date', 'Machine', 'Position', 'ErrorVal'], how='left')
Error.fillna(False)

结果

         Date  Hour  Minute  Second Machine Position ErrorVal  Duration  \
0  2019-01-12    22      50      30    MAS1      POS       76        94   
1  2019-01-14     3      13      21    MAS1      POS       76        87   
2  2019-01-21     3      14      54    MAS1      POS       14        19   
3  2019-01-22     3      59      57    MAS1      POS       76        87   
4  2019-01-25     4       1      30    MAS1      POS       14        12   
5  2019-01-27    11      15      28    MAS1      POS       76        63   

   AboveAv  
0    False  
1    False  
2     True  
3     True  
4    False  
5     True  

---

确保数据类型相同，否则将无法工作！！！请检查Error.info和df.info以获得比Error.Dtypes和df.Dtypes更具体的结果。

正如错误消息所说，您必须附加

.empty

，

.bool（），
.item（）
，
.any（）
或
.all（）中的一个
添加到您的系列中。例如，
…，tmp中的错误['ErrorVal']]。all（）否则为False
。