Pandas按其他列条件提取单列数据生成新列报错求助

报错原因 #

• pandas 中对 Series 做布尔逻辑运算时，不能使用 Python 原生的 and/or 关键字，必须改用位运算符 &（与）、|（或）
• 位运算符优先级高于比较运算符，每个独立的布尔判断条件必须用小括号包裹，否则会先执行位运算导致逻辑错误，触发ambiguous报错
• 你原有写法仅会给满足条件的行赋值，不满足条件的行最终会得到NaN，不是你需要的0

可行实现方案 #

使用numpy.where实现按条件赋值的逻辑，符合你给出的规则，完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 请先确认你DataFrame的列名和下方代码保持一致，若列名带空格请对应修改
CMM['0 to 30'] = np.where((CMM['Age'] > 0) & (CMM['Age'] <= 30), CMM['Open_Balance'], 0)
CMM['30 to 60'] = np.where((CMM['Age'] > 30) & (CMM['Age'] <= 60), CMM['Open_Balance'], 0)
CMM['Negative_amount'] = np.where(CMM['Age'] < 0, CMM['Open_Balance'], 0)

运行后得到的结果和你给出的预期结果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Srisai Runkana