使用应用lambda检查条件时，级数的真值不明确

Question

我正在尝试从列中剥离逗号，稍后我会将其转换为数字，并希望我能得到一些关于此错误的建议。

我已经定义了要对其执行str.replace操作的列。我可以使用相同的方法删除空格，没有问题，但是当我运行下面的代码时，我得到了以下错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这是我的代码。感谢你在我如何误用lambda函数方面的一些指点。

numeric_cols = ['Doses – AZ/SII (indicative distribution)',
               'Doses – AZ/SKBio (indicative distribution)',
               'Doses – Pfizer-BioNTech (exceptional allocation)']

df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)
df = df.apply(lambda x: x.str.replace(',', '') if x in numeric_cols else x)

Answer 1

您可以使用helper函数执行此操作，如下所示：

import pandas as pd

cols = ['AZ/SII','AZ/SKBio','Pfizer-BioNTech','non-numeric']
df = pd.DataFrame([['3,2', '4,5', '5,6', 'a,b,c,d'], ['5,','3,2','4,7','a,f,r,h']], columns= cols)
print(f'Before stripping: \n{df}\n')

def remove_comma(row):
    numeric_cols = ['AZ/SII', 'AZ/SKBio', 'Pfizer-BioNTech']
    for col in numeric_cols:
        row[col] = row[col].replace(',','')
    return row

df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)
df = df.apply(lambda row: remove_comma(row), axis = 1)
print(f'After stripping: \n{df}\n')

#output:
Before stripping: 
  AZ/SII AZ/SKBio Pfizer-BioNTech non-numeric
0    3,2      4,5             5,6     a,b,c,d
1     5,      3,2             4,7     a,f,r,h

After stripping: 
  AZ/SII AZ/SKBio Pfizer-BioNTech non-numeric
0     32       45              56     a,b,c,d
1      5       32              47     a,f,r,h

Answer 2

这也是一个选项

for col in numeric_cols:
    df[col] = df[col].str.replace(',', '')