Pandas自定义百分比变化函数触发ValueError报错求解

报错原因 #

你使用Python原生的if判断处理Pandas Series对象时，yest==0返回的是一整列布尔值，Pandas无法直接判断整组布尔值的真假，因此抛出该歧义错误。

解决方案 #

方案1：直接使用向量化运算（推荐，性能最高） #

直接调用numpy.where完成条件判断，不需要额外定义函数：

import numpy as np
df['newcol'] = np.where(
    df['col1'] == 0,
    -999,
    ((df['col2'] - df['col1']) / df['col1']) * 100
)

方案2：修改自定义函数适配Pandas向量化逻辑 #

如果需要保留自定义函数的封装形式，可以改用Pandas内置的where方法实现条件替换：

def percentchange(today, yest, vl):
    # 先计算所有非零值的百分比变化，再把yest为0的位置替换为指定值
    return ((today - yest)/yest * 100).where(yest != 0, vl)

df['newcol'] = percentchange(df['col2'], df['col1'], -999)

两种方案均为向量化运算，运行效率远高于逐行遍历的apply写法，且不会触发布尔值歧义报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sylv99