Если заявление Panda Dataframe: Истинная ценность Серии неоднозначна

У меня есть датафрейм только с плавающими данными. Я в основном хочу создать новый столбец, который получит значение из другого столбца, если он удовлетворяет условию, и значение другого столбца, если это не так. Все мои столбцы имеют тип float.

for col in list_scenarios:
    df_merged['in_scenario_'+ col] = 1.0
    print(df_merged['in_scenario_' + col])
    if df_merged[col].shift(1)== 1.0:
        df_merged['in_scenario_' + col] = df_merged['in_scenario_'+ col].shift(1)*df_merged[asset +'_r']
    else:
        df_merged['in_scenario_' + col] = df_merged['in_scenario_'+ col].shift(1)
    print(df_merged['in_scenario_' + col])

Я получаю следующую ошибку:

    Traceback (most recent call last):
  File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2017.3.1\helpers\pydev\pydev_run_in_console.py", line 52, in run_file
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2017.3.1\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "C:/Users/Main/PycharmProjects/Macrobond_API/scenario testing.py", line 268, in <module>
    if df_merged[col].shift(1)== 1.0:
  File "C:\Users\Main\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1121, in __nonzero__
    .format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Я не могу понять, что является неоднозначным.

Спасибо

My dataframe looks like this (month year are indices)
            sp500_500  USA  MEXICO  sp500_500_r
month year                                                           
6     2017   2423.41  1.0      1.0     0.004814
7     2017   2470.30  1.0      1.0     0.019349
8     2017   2471.65  1.0      1.0     0.000546
Источник

2 ответа

Решение

Я действительно нашел способ обойти это.

for col in list_scenarios:
    df_merged['in_scenario_'+ col] = df_merged[asset +'_r']
    df_merged[col] = df_merged[col].shift(1)
    df_merged.loc[df_merged[col] ==0, 'in_scenario_'+ col] = 0

Это дает мне "возврат", который я хотел. Тогда мне просто нужно построить индекс из этих возвратов, начиная с 1 в качестве первого значения.

Спасибо за вашу помощь.

Источник

df_merged[col].shift(1)== 1.0 вы сравниваете два разных типаdf_merged[col].shift(1) вернуть фрейм данных Если вы хотите получить первое значение этого столбца, вы можете использовать iloc. df_merged[col].iloc[0] == 1.0

a
   x  
0   0   
1   1   
2   2   
3   3   
4   4   

a.x.shift(1)

   x  
0   NaN   
1   1   
2   2   
3   3   
4   4  

a.x.iloc[0]

1
Источник
Другие вопросы по тегам