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 | 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 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>