我不确定我在这里做错了什么,我只是想调用一个带有 if-then-else 过滤器的函数并应用于数据框。
In [7]:
df.dtypes
Out[7]:
Filler float64
Spot float64
Strike float64
cp object
mid float64
vol float64
usedvol float64
dtype: object
In [8]:
df.head()
Out[8]:
Filler Spot Strike cp mid vol
0 0.0 100 50 c 0.0 25.0
1 0.0 100 50 p 0.0 25.0
2 1.0 100 55 c 1.0 24.5
3 1.0 100 55 p 1.0 24.5
4 2.5 100 60 c 2.5 24.0
我有以下功能:
def badvert(df):
if df['vol']>24.5:
df['vol2'] = df['vol']*2
else:
df['vol2'] = df['vol']/2
return(df['vol2'])
我在这里称之为:
df['vol2']=badvert(df)
生成此错误消息的原因:
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-bbf7a11a17c9> in <module>()
----> 1 df['vol2']=badvert(df)
<ipython-input-13-6132a4be33ca> in badvert(df)
1 def badvert(df):
----> 2 if df['vol']>24.5:
3 df['vol2'] = df['vol']*2
4 else:
5 df['vol2'] = df['vol']/2
C:\Users\camcompco\AppData\Roaming\Python\Python34\site-packages\pandas\core\generic.py in __nonzero__(self)
712 raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
713 "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
--> 714 .format(self.__class__.__name__))
715
716 __bool__ = __nonzero__
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
我的直觉告诉我这是一个简单的“语法”问题,但我不知所措。任何帮助将不胜感激
最佳答案
您想apply它到每一行,这将使用 apply 和 lambda 执行您想要的操作:
df["vol2"] = df.apply(lambda row: row['vol'] * 2 if row['vol'] > 24.5 else row['vol'] / 2, axis=1)
print(df)
应该输出如下内容:
Filler Spot Strike cp mid vol vol2
0 0.0 100 50 c 0.0 25.0 50.00
1 0.0 100 50 p 0.0 25.0 50.00
2 1.0 100 55 c 1.0 24.5 12.25
3 1.0 100 55 p 1.0 24.0 12.00
4 2.5 100 60 c 2.5 24.0 12.00
或者使用你自己的函数:
def badvert(df):
if df['vol']>24.5:
df['vol2'] = df['vol']*2
else:
df['vol2'] = df['vol']/2
return df['vol2']
df["vol2"] = df.apply(badvert,axis=1)
axis=0
将函数应用于每一列,axis=1
将函数应用于每一行。
关于python - 在数据框数据上调用函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31090969/