ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all() - 用于查找两个列表之间的交集

Question

我有一个数据：https://github.com/mayuripandey/Data-Analysis/blob/main/Topic.csv，

例如：

      Topic1_assignment                              |             Topic2_assignment
0   Int64Index([ 0, 1, 3, 7, 8, 11], dtype='int64    |  Int64Index([ 0, 4, 5, 9, 11, 14], dtype='int64)
1   NaN                                              | Int64Index([ 0, 2, 5, 7, 10, 14], dtype='int64)
2   Int64Index([ 0, 1, 2, 210, 219, 221], dtype='int64') |. Int64Index([ 256, 257, 258, 259, 260, 261], dtype='int64)

我试图找到包含 NaN 值的两个列表之间的交集。

我使用的代码是：

df9['c'] = [len(set(a).intersection(b)) if all(pd.notna([a, b])) else 0
                for a, b in zip(df9.Topic1_assignment, df9.Topic2_assignment)],

但是它给出了一个错误：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-65-af99ddc88358> in <module>
----> 1 df9['c'] = [len(set(a).intersection(b)) if all(pd.notna([a, b])) else 0
      2                 for a, b in zip(df9.Topic1_assignment, df9.Topic2_assignment)]

<ipython-input-65-af99ddc88358> in <listcomp>(.0)
----> 1 df9['c'] = [len(set(a).intersection(b)) if all(pd.notna([a, b])) else 0
      2                 for a, b in zip(df9.Topic1_assignment, df9.Topic2_assignment)]

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all().

这可能是什么原因？

Answer 1

pd.notna([a, b])

返回真/假值数组。

all

将迭代该数组，但每个迭代值都是一整行，而不是单个值。问题在于这个迭代数组的真值。让我们说

foo = pd.notna([a, b])

。

foo[0]

是一个数组，

bool(foo[0])

是不明确的。

您可以通过以下方式解决问题：

pd.notna([a, b]).all()