从列表中打印值（数据帧的真值不明确错误）

Question

有问题。我有一个记录列表，还有一个记录列表，我正在比较第一个列表。 当我写行时（第一个列表的行内读取：

    for index, row in output_merged_po.iterrows():
        stock = output_merged_stock[output_merged_stock['PN_STRIPPED']==row['PN_STRIPPED']][['Whs']]
        print stock

我得到结果

       Whs
 11763 VLN

其中11763是输出合并股票id号，Whs是PN_剥离匹配的Whs的名称。

但我无法提取数据进行进一步处理。我只想写一个简单的if语句，在这里我可以问是否whs = VLN。我写道：

                    if stock[['Whs']] == 'VLN':
                         print stock

我得到错误：The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我写道：

                    if stock == 'VLN':
                        print stock

我又得到了：The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

如果我想得到结果“VLN”，应该如何编写if语句？例如，有时库存产出有时是3个小时，其中2个是“VLN”，第三个是“XRS”，在这种情况下，我应该看到“如果”产出是不带XRS的VLN的2倍

Answer 1

埃德楚姆， 谢谢你，它起作用了，但不是我想要的方式。对于FOR函数，我得到这些结果，然后PN匹配：

          Whs
14883      _
15607     VKO 

所以如果我把

if stock.iloc[0:3]['Whs'].values[0] == '_':
   print stock

我得到的结果如下：

          Whs
14883      _
15607     VKO 

我只需要看14883线。

但是，如果我写第二个要查找的Whs名称（VKO）：

if stock.iloc[0:3]['Whs'].values[0] == 'VKO':
    print stock

我得到空行，没有信息打印，而我想看

          Whs
15607     WKO 

待打印。我用另一个yours函数得到相同的结果：

  if any(stock['Whs'] == '_'):
     print stock

怎么可能解决这个问题，只看到一条需要看的线？

Answer 2

您正在尝试将df（这里不需要）与标量值进行比较，标量值是不正确的，因为在测试标量值时它变得不明确，因为您可能有一个或多个匹配项。

我想你想要：

if all(stock['Whs']] == 'VLN'):

或者如果你知道只有一行，那么：

if stock['Whs'].values[0] == 'VLN':

示例：

In [79]:
# create some dummy data
df = pd.DataFrame({'a':np.arange(5), 'b':2})
df
Out[79]:
   a  b
0  0  2
1  1  2
2  2  2
3  3  2
4  4  2

试试你试过的东西：

if df['a'] == 2:
    print("we have 2")

由此引发：

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

所以我们可以从错误中得到提示：

In [82]:

if any(df['a'] == 2):
    print("we have 2")
we have 2

我们可以将all与“b”列一起使用：

In [83]:

if all(df['b'] == 2):
    print("all are 2")
all are 2

如果比较的序列只有一行值，则可以执行以下操作：

In [84]:

if df.iloc[2]['a'] == 2:
    print("we have 2")
​
we have 2

但如果超过一行，则会变得模棱两可：

if df.iloc[1:3]['b'] == 2:
    print("we have 2")

再次引发ValueError，但以下操作将起作用：

In [87]:

if df.iloc[1:3]['b'].values[0] == 2:
    print("we have 2")
​
we have 2