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por qué la declaración 'si' no elige la fila específica para la condición de un marco de datos en python

escribir una función que debe cumplir una condición en una fila y devolver los resultados esperados

 def bt_quantity(df): df = bt_level(df) df['Marker_change'] = df['Marker'] - df['Marker'].shift(1).fillna(0).round(0).astype(int) df['Action'] = np.where(df['Marker_change'] > 0, "BUY", "") def turtle_split(row): if df['Action'] == 'Buy': return baseQ * (turtle ** row['Marker'] - 1) // (turtle - 1) else: return 0 df['Traded_q'] = df.apply(turtle_split, axis=1).round(0).astype(int) df['Net_q'] = df['Traded_q'].cumsum().round(0).astype(int) print(df.head(39)) return df

Este es un problema común, y no estoy usando ningún "y" o "o" en el código. sigo recibiendo el siguiente error

ValueError: el valor de verdad de una serie es ambiguo. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() o a.all().

Intenté cambiar str a int (COMPRAR >> 1), sin progreso. PD: el conjunto de datos es enorme y estoy usando varios módulos y funciones para trabajar en este proyecto.

over 4 years ago · Santiago Trujillo
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Como dijiste, este es realmente un problema común, encontrarás que las respuestas del valor de verdad de una serie son ambiguas. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() o a.all()

Pero para abordar su caso particular, esta no es una forma muy eficiente de hacerlo ya que el conjunto de datos es enorme. Deberías usar Numpy. Eso acortará el tiempo de ejecución drásticamente.

Veo dos problemas con tu fragmento

  1. Hay un error tipográfico. Usó "COMPRAR" y luego usó "Comprar". Python distingue entre mayúsculas y minúsculas.
  2. La col Action se está probando para "COMPRAR" por completo. La solución es usar la fila (no de forma pitónica, sino una pequeña solución)
 def bt_quantity(df): df = bt_level(df) df['Marker_change'] = df['Marker'] - df['Marker'].shift(1).fillna(0).round(0).astype(int) df['Action'] = np.where(df['Marker_change'] > 0, "BUY", "") def turtle_split(row): if row['Action'] == 'BUY': return baseQ * (turtle ** row['Marker'] - 1) // (turtle - 1) else: return 0 df['Traded_q'] = df.apply(turtle_split, axis=1).round(0).astype(int) df['Net_q'] = df['Traded_q'].cumsum().round(0).astype(int) print(df.head(39)) return df
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar
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