我使用 CSV 文件作為輸入并生成 JSON 格式文件以輸入 kafka 主題df = pd.read_csv(csv_file, delimiter=",", dtype={'E': 'S10', 'C': 'S10', 'Date': 'S10', 'TimeCode': 'S10', 'Workrule': 'S10'})common.time_calc(df) #time_calc is the function from adf = df.drop(['Workrule'], axis=1)在我有的功能上def time_calc(df_entry): if (df_entry['TimeCode'] == 'R') and (df_entry['Workrule'] == 'C'): df_entry['TimeCode'] = 'A' if df_entry['TimeCode'] in ['O', 'L']: df_entry['TimeCode'] = 'O'我得到ValueError：系列的真值不明確。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。我嘗試將代碼修改為if (df_entry['TimeCode'] == 'R') & (df_entry['Workrule'] == 'C'): df_entry['TimeCode'] = 'A'但仍然得到同樣的錯誤。添加了以下內容，現在可以發布了。謝謝！json_data = df.to_json(orient='records')json_input = '{"value":' + json_data + '}'decodedJson = json.loads(json_input) for entry in decodedJson['value']: common.time_calc(entry) del entry['Workrule']
2 回答
侃侃無極
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您的函數time_calc將 aDataFrame作為參數。在部分中df_entry['TimeCode'] == 'R'，當您將整個列與標量值進行比較時，您實際上計算了一個系列。
當您and對此使用邏輯時，python 會嘗試計算boolean系列的等效項，從而引發異常。您實際打算做的是使用向量運算或循環遍歷行。
固定代碼的示例可以是（未測試）：
def time_calc(df):
df.loc[df['TimeCode'] == 'R' & df['Workrule'] == 'C', 'TimeCode'] = 'A'
df.loc[df['TimeCode'].isin(['O', 'L']), 'TimeCode'] = 'O'
慕勒3428872
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您正在將整個列與單個值進行比較df_entry['TimeCode'] =='R'。您需要逐行迭代以比較單列值或更好地使用np.where
def time_calc(df_entry):
df_entry['TimeCode'] = np.where((df_entry['TimeCode'] == 'R') and (df_entry['Workrule'] == 'C'), 'A', df_entry['TimeCode'])
df_entry['TimeCode'] = np.where(df_entry['TimeCode'] in ['O','L'], 'O', df_entry['TimeCode'])
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