如何比较pandas Series的值并解决代码if条件判断的报错问题

问题原因 #

你遇到的报错有两个核心触发点：

• 缩进语法错误：Python强制要求缩进区分代码块，你写的if语句下方的3行代码没有缩进，不属于if的执行分支，会直接触发语法报错。
• 布尔序列无法直接用于条件判断：df['close']是pandas的Series对象，对应整个列的所有数值。你用df['close'] > df['close'].iloc[0]+10做比较时，返回的是和df['close']长度一致的布尔序列，每个元素对应原位置的数值是否满足条件。但Python的if、while语句只能接收单个True/False布尔值，不能直接处理布尔序列，所以会触发报错。同时你while语句里的df['close'] > Shoot*0.7也存在相同问题。

解决方法 #

根据你的实际业务逻辑选择对应修改方案即可：

• 如果你要判断所有close值都满足条件，给布尔序列加.all()方法
• 如果你要判断至少有一个close值满足条件，给布尔序列加.any()方法
• 如果你要逐行判断每个close值的情况，遍历df['close']的单个元素再做判断，不要直接拿整个列做比较

修正示例（以判断所有值都满足条件为例） #

while (g < 6) or (df['close'] > Shoot*0.7).all():
    if (df['close']> df['close'].iloc[0]+10).all():
        resete = df['close']* 1/Shoot
        resete = resete -1
        usdt = resete* usdt 

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Armel Besho