Python ValueError：在创建新列时，序列的真值不明确

使用Pandas 1.0中的

assign

，我想根据以下逻辑创建一个新的标志列：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'val': [10, 2, 0, 1, 0.4, 2]})
df = df.assign(
    flag=lambda x: False if np.bool(x['val'] == 0) else True if np.bool(x['val'] < 0.5) else False
)

相反，我得到：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

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我尝试了np.where（）、np.any（）、np.all（），但没有得到预期的结果。

按

&

对按位和：

df = pd.DataFrame({'val': [10, 2, 0, 1, 0.4, 2]})

df = df.assign(flag= (df['val'] < 0.5) & (df['val'] != 0))

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我认为可以跳过

lambda

df['val']<0.5

应该足够了。@HenryYik-是的，这取决于链。@HenryYik我更正了我的输出，当val=0时，输出应该是

False

。我不明白为什么我不能在lambda中指定一个更复杂的条件语句而不得到那个错误。

df = pd.DataFrame({'val': [10, 2, 0, 1, 0.4, 2]})

df = df.assign(flag= (df['val'] < 0.5) & (df['val'] != 0))

df = df.assign(flag=lambda x: (x['val'] < 0.5) & (x['val'] != 0))
print (df)
    val   flag
0  10.0  False
1   2.0  False
2   0.0  False
3   1.0  False
4   0.4   True
5   2.0  False