使用if else

如何解决使用if else

我尝试用seaborn为python中的dates列创建一个图形。我收到错误提示。你有解决的办法吗？

----> 4如果df ['MS_Date'] ==“ s.xii”或df ['MS_Date'] ==“ s.xii（1）”或df ['MS_Date'] ==“ s.xii（2）“或df ['MS_Date'] ==” s.xii（in）“或df ['MS_Date'] ==” s.xii（ex）“或df ['MS_Date'] == “ s.xii（med）”： 5 df ['MS_Date'] ==“ 12世纪” 6如果df ['MS_Date'] ==“ s.xii / xiii”或df ['MS_Date'] ==“ s.xii / xiii”：

〜\ anaconda \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ generic.py在非零中（自己） 1477 1478模棱两可，是指它与输入的两个水平都匹配 -> 1479 axis和另一个轴的标签。 1480 1481参数

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

代码：

if df['MS_Date']=="s.xii" or df['MS_Date']=="s.xii(1)" or df['MS_Date']=="s.xii(2)" or df['MS_Date']=="s.xii(in)" or df['MS_Date']=="s.xii(ex)" or df['MS_Date']=="s.xii(med)": 
        df['MS_Date']== "12th century"
if df['MS_Date']=="s.xii/xiii" or df['MS_Date']=="s.xii/xiii":
    df['MS_Date']=="12 & 13 century"
if df['MS_Date']=="s.xiii" or df['MS_Date']=="s.xiii(1)" or df['MS_Date']=="s.xiii(2)" or df['MS_Date']=="s.xiii(in)" or df['MS_Date']=="s.xiii(ex)" or df['MS_Date']=="s.xiii(med)":
    df['MS_Date']=="13 century"
if df['MS_Date']=="s.xiii/s.xiv" or df['MS_Date']=="s.xiii/xiv":
    df['MS_Date']=="13 & 14 century"
if df['MS_Date']=="s.xiii/s.xv":
    df['MS_Date']=="13 & 15 century"
if  df['MS_Date']=="s.xiv" or df['MS_Date']=="s.xiv(1)" or df['MS_Date']=="s.xiv(2)" or df['MS_Date']=="s.xiv(in)" or df['MS_Date']=="s.xiv(ex)"  or df['MS_Date']=="s.xiv(med)": 
    df['MS_Date']=="14th century"
if  df['MS_Date']=="s.xiv/xv":
    df['MS_Date']== "14 & 15 century"
if df['MS_Date']=="s.xv" or df['MS_Date']=="s.xv(1)" or df['MS_Date']=="s.xv(2)" or df['MS_Date']=="s.xv(in)" or df['MS_Date']=="s.xv(ex)" or df['MS_Date']=="s.xv(med)" :
    df['MS_Date']=="15th century"
if  df['MS_Date']=="s.xv/xvi":
    df['MS_Date']== "15 & 16 century"
if df['MS_Date']=="xvi" or df['MS_Date']=="s.xvi(in)":
    df['MS_Date']== "16 century"
else:
    df['MS_Date']=="unknown"



import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")
fig,ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(25,12)
sns.countplot(x='MS_Date',data=df,order=df['MS_Date'].value_counts().index,palette="Greens_d")
sns.set(style="white")
dfnew=nbl.describe(include=['object'])
num=dfnew.loc['count','MS_Date']
# df.iloc[0]['MS_Date']
ax.set_title('Distrubution of all manuscripts '+str(num)+' manuscripts')

解决方法

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

此错误意味着您将获得一系列布尔值来代替单个布尔值。对于使用if和alse，您需要一个单独的True/False值，但是在这里通过使用df['MS_Date']=="s.xii"，您会得到一个序列，该序列将根据它们满足的条件为您提供True/False的所有位置。 >

样本df：

    Player      Position    color
0   Pele        Forward     black
1   Platini     Midfielder  white
2   Beckenbauer Defender    red

---

如果我想基于某些条件更改颜色列的值，则不要使用if and else，而是这样写：

df.loc[(df['Player']=='Pele') | (df['Position']=='Forward'),'color'] = 'white'

或

您可以使用numpy.where这样写：

np.where(<condition>,<value1 if true>,<value2 if false>) 

---

df['color'] = np.where((df['Player']=='Pele') | (df['Position']=='Forward'),'black',df.color)

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使用np.select使其简洁明了，请参见此处的使用方法： https://stackoverflow.com/a/60244752/6660373

，也可以使用==

来代替eq

我将使用loc获取满足我的条件的位置。在该位置，我将选择要更改的列。 df.loc[<conditions>,<column to assign>] = <value>

像这样使用：

df.loc[(df['MS_Date']=="s.xii") | (df['MS_Date']=="s.xii(1)") | (df['MS_Date']=="s.xii(2)") | (df['MS_Date']=="s.xii(in)") | (df['MS_Date']=="s.xii(ex)") | (df['MS_Date']=="s.xii(med)"),'MS_Date']= "12th century"
df.loc[(df['MS_Date']=="s.xii/xiii") | (df['MS_Date']=="s.xii/xiii"),'MS_Date']="12 & 13 century"