python之在数据框数据上调用函数_编程设计

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

请您参考如下方法:

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。