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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    
    
   

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