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我有一个DataFrame包含股票价值的。

它看起来像这样：

>>>Data Open High Low Close Volume Adj Close Date                                                       
2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200  77.04

当我尝试使用以下 if 语句创建有条件的新列时：

Data['Test'] =Data['Close'] if Data['Close'] > Data['Open'] else Data['Open']

我收到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#116>", line 1, in <module>
    Data[1]['Test'] =Data[1]['Close'] if Data[1]['Close'] > Data[1]['Open'] else Data[1]['Open']
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

然后我用a.all()：

Data[1]['Test'] =Data[1]['Close'] if all(Data[1]['Close'] > Data[1]['Open']) else Data[1]['Open']

结果是['Open']选择了整个Column。我没有得到我想要的条件，即每次选择['Open']和['Close']列之间的最大值。

任何帮助表示赞赏。

谢谢。

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从像这样的DataFrame：

>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04

我能想到的最简单的事情是：

>>> df["Test"] = df[["Open", "Close"]].max(axis=1)
>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close   Test
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04  77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04  77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04  93.23

df.ix[:,["Open", "Close"]].max(axis=1)可能会快一点，但我不认为它看起来那么好。

或者，您可以.apply在行上使用：

>>> df["Test"] = df.apply(lambda row: max(row["Open"], row["Close"]), axis=1)
>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close   Test
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04  77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04  77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04  93.23

或者回退到numpy：

>>> df["Test"] = np.maximum(df["Open"], df["Close"])
>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close   Test
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04  77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04  77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04  93.23

基本问题是if/else它不能很好地与数组一起使用，因为if (something)总是将其强制something转换为单个bool. 它不等同于“对于数组中的每个元素，如果条件成立”或类似的东西。

于 2013-07-21T16:44:26.937 回答
3 
In [7]: df = DataFrame(randn(10,2),columns=list('AB'))

In [8]: df
Out[8]: 
          A         B
0 -0.954317 -0.485977
1  0.364845 -0.193453
2  0.020029 -1.839100
3  0.778569  0.706864
4  0.033878  0.437513
5  0.362016  0.171303
6  2.880953  0.856434
7 -0.109541  0.624493
8  1.015952  0.395829
9 -0.337494  1.843267

这是一个 where 条件，说如果 A > B，给我 A 的值，否则给我 B

# this syntax is EQUIVALENT to
# df.loc[df['A']>df['B'],'A'] = df['B']

In [9]: df['A'].where(df['A']>df['B'],df['B'])
Out[9]: 
0   -0.485977
1    0.364845
2    0.020029
3    0.778569
4    0.437513
5    0.362016
6    2.880953
7    0.624493
8    1.015952
9    1.843267
dtype: float64

在这种情况下max是等价的

In [10]: df.max(1)
Out[10]: 
0   -0.485977
1    0.364845
2    0.020029
3    0.778569
4    0.437513
5    0.362016
6    2.880953
7    0.624493
8    1.015952
9    1.843267
dtype: float64
于 2013-07-21T16:44:08.500 回答
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问题是您要求 python 评估Data['Close'] > Data['Open']包含多个布尔值的条件 ()。您不想使用anyor allsince either，因为那将设置Data['Test']为Data['Open']or Data['Close']。

可能有更清洁的方法，但一种方法是使用掩码（布尔数组）：

mask = Data['Close'] > Data['Open']
Data['Test'] = pandas.concat([Data['Close'][mask].dropna(), Data['Open'][~mask].dropna()]).reindex_like(Data)
于 2013-07-21T16:26:42.240 回答