如何解决熊猫比较引发TypeError:无法将dtyped [float64]数组与类型为[bool]的标量进行比较
&
的优先级高于==
。写:
my_df.ix[(my_df.CHUNK_NAME==chunks[0])&(my_df.LAMBDA==lam_beta[0][0])]
^ ^ ^ ^
解决方法
我的dataFrame具有以下结构:
Index: 1008 entries,Trial1.0 to Trial3.84
Data columns (total 5 columns):
CHUNK_NAME 1008 non-null values
LAMBDA 1008 non-null values
BETA 1008 non-null values
HIT_RATE 1008 non-null values
AVERAGE_RECIPROCAL_HITRATE 1008 non-null values
chunks=['300_321','322_343','344_365','366_387','388_408','366_408','344_408','322_408','300_408']
lam_beta=[(lambda1,beta1),(lambda1,beta2),beta3),...(lambda1,beta_n),(lambda2,beta2)...(lambda2,........]
my_df.ix[my_df.CHUNK_NAME==chunks[0]&my_df.LAMBDA==lam_beta[0][0]]
我想获取特定块的数据帧的行,可以说chunks [0]和特定的lambda值。因此,在这种情况下,输出应为数据帧中具有CHUNK_NAME
=‘300_321’和LAMBDA = lambda1的所有行。每个返回的Beta值将有n行。但是相反,我得到了以下错误。解决该问题的任何帮助将不胜感激。
TypeError: cannot compare a dtyped [float64] array with a scalar of type [bool]
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