基于Rating和Metascore计算新平均分遇语法错误求助

错误原因 #

1. 缩进语法错误：Python是缩进敏感语言，else语句必须和对应的if保持同一缩进级别。你的代码中else前面多了一个缩进（与if块内的语句同缩进），导致语法解析失败。
2. 逻辑错误：DF1["Votes"].all() < 100是判断所有行的Votes值是否都小于100，这和你需求中“逐行根据Votes值处理”的逻辑不符，会导致整个DataFrame只能执行一种赋值操作，无法实现行级别的条件判断。

正确实现代码 #

推荐两种高效的实现方式：

方式1：使用numpy.where（矢量化操作，效率最优） #

import pandas as pd
import numpy as np

# 逐行判断Votes是否小于100，分别赋值Metascore或两列均值
DF1["New Average Score"] = np.where(
    DF1["Votes"] < 100,
    DF1["Metascore"],
    DF1[["Metascore", "Rating"]].mean(axis=1)
)

方式2：使用Pandas loc索引（逻辑清晰，易读性强） #

import pandas as pd

# 先给所有行赋值两列均值
DF1["New Average Score"] = DF1[["Metascore", "Rating"]].mean(axis=1)
# 对Votes小于100的行，覆盖为Metascore的值
DF1.loc[DF1["Votes"] < 100, "New Average Score"] = DF1["Metascore"]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jgroshak