博客
关于我
pandas最后出现的gotchas问题的原因及解决方法
阅读量:530 次
发布时间:2019-03-08

本文共 1107 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

  

官方文档中提到的一个pandas错误示例

        >>> if pd.Series([False, True, False]):        ...     print("I was true")    

产生了一个不 обычно的错误信息

        Traceback ...        ValueError: The truth value of an array is ambiguous. Use a.empty, a.any() or a.all().    

错误原因分析

if后跟的条件判断涉及到了pandas Series对象的布尔判断。由于Series对象的结果具有数组结构,含有True和False值

这种情况表明,无论判断结果是True还是False,都存在数据中的真值或者假值,从而导致逻辑判断的不确定性

解决方法

        if pd.Series([False, True, False]) is not None:            print('i am not none')    

或使用等价的方法进行布尔判断

        if pd.Series([False, True, False]).any():            print('any of the series is true')        if pd.Series([True, False, True]).all():            print('all values are true')    

对于单元素对象的布尔判断,可以直接使用bool()方法

        In [11]: pd.Series([True]).bool()        Out[11]: True        In [12]: pd.Series([False]).bool()        Out[12]: False                In [13]: pd.DataFrame([[True]]).bool()        Out[13]: True        In [14]: pd.DataFrame([[False]]).bool()        Out[14]: False    

转载地址:http://psziz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>