Python ValueError:。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。调用函数时

我使用CSV文件作为输入，并生成JSON格式的文件以输入kafka主题

df = pd.read_csv(csv_file, delimiter=",",
                 dtype={'E': 'S10', 'C': 'S10', 'Date': 'S10', 'TimeCode': 'S10', 
                         'Workrule': 'S10'})

common.time_calc(df) #time_calc is the function from a
df = df.drop(['Workrule'], axis=1)

关于我的函数

def time_calc(df_entry):
    if (df_entry['TimeCode'] == 'R') and (df_entry['Workrule'] == 'C'):
        df_entry['TimeCode'] = 'A'
    if df_entry['TimeCode'] in ['O', 'L']:
        df_entry['TimeCode'] = 'O'

我越来越

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

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我已经尝试过修改代码，如下所示

if (df_entry['TimeCode'] == 'R') & (df_entry['Workrule'] == 'C'):
        df_entry['TimeCode'] = 'A'

但仍然会得到相同的错误

添加了以下内容，现在可以发布了。谢谢

json_data = df.to_json(orient='records')
json_input = '{"value":' + json_data + '}'
decodedJson = json.loads(json_input) 
for entry in decodedJson['value']:
 common.time_calc(entry)
 del entry['Workrule']

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函数

time\u calc

将

DataFrame

作为参数。在部分

df_条目['TimeCode']='R'

中，当您将整个列与标量值进行比较时，您实际上计算了一个序列

当您使用逻辑

和

进行此操作时，python会尝试计算一个系列的

布尔值

等价物，这会引发异常。实际上，您要做的是使用向量运算或在行上循环

固定代码的示例可以是（未测试）：

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您将整个列与单个值进行比较

df_条目['TimeCode']=='R'

。您需要逐行迭代以比较单列值，或者更好地使用

np.where

def time_calc(df_entry):
    df_entry['TimeCode'] = np.where((df_entry['TimeCode'] == 'R') and (df_entry['Workrule'] == 'C'), 'A', df_entry['TimeCode'])
    df_entry['TimeCode'] = np.where(df_entry['TimeCode'] in ['O','L'], 'O', df_entry['TimeCode'])

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是的，我检查了现有的问题。这就是为什么我在postingOK之前首先尝试布尔运算符，只是检查一下，在你的问题中没有提到它。我尝试过将代码修改为。。。。。

def time_calc(df_entry):
    df_entry['TimeCode'] = np.where((df_entry['TimeCode'] == 'R') and (df_entry['Workrule'] == 'C'), 'A', df_entry['TimeCode'])
    df_entry['TimeCode'] = np.where(df_entry['TimeCode'] in ['O','L'], 'O', df_entry['TimeCode'])