如何檢查一列的str值，判斷另一列是否小于/大于[x]在新做的列中回傳布林值 -有解無憂

我有一個資料框架，看起來像這樣

產品期限換胎01:16:51

05:06:00

換輪胎 02:03:04 換輪胎 02:03:04

06:23:14

油量變化油量變化 03:40:27

我想創建一個新的列，根據這2個列回傳一個布林值

我想創建一個新的列。

。

產品	期限	期限_bool
換胎
01:16:51
換輪胎
換輪胎	04:03:04	02:23:14
油量變化	油量變化	03:40:27

這是否是在資料框架上使用函式的正確方式？我很難理解這是否真的能完成我的目標。

def sla_bool_checker（my_var）。

    #check if product is a tire change, if it is, check if duration is under 4 hours and return the Boolean in the new column.

    if df['product'] == 'tire change' :
        df['duration_bool'] = df['duration'] < pd.Timedelta（4, unit='h')

    #check if product is a oil change, if it is, check if duration is under 2 hours and return the Boolean。

    elif df['product'] == 'oil change' 。
        df['duration_bool'] < pd.Timedelta(2, unit='h')

我不知道我錯過了什么，但這是錯誤的代碼。

ValueError: a系列的真值是模糊的。使用a.empty, a.bool(), a.item(), a.any()  or a.all() 。

uj5u.com熱心網友回復：

根據你的條件創建一個布爾陣列，并將其分配給新的列。

df['duration'] = df['duration'].apply(pd.Tomedelta) # make sure duration has a dtype of Timedelta

df['duration_bool'] = ((df['product'] == 'tire change') & （df['duration'] < pd. Timedelta(4, unit='h') )) | 
((df['product'] == 'oil change') & (df['duration'] < pd. Timedelta(2, unit='h'))

       產品期限 duration_bool
0換胎 0天 01:16:51 True
1 換油 0 天 05:06:00 False
2換胎 0天 02:03:04 True
3 換油 0 天 06:23:14 假
4 換油 0 天 03:40:27 假

它的意思是

((df['product'] == 'tire change') & (df['duration'] < pd.Timedelta(4, unit='h')))其中產品等于換胎，并且持續時間小于4小時。

|或者

((df['product'] == 'oil change') & (df['duration'] < pd.Timedelta(2, unit='h'))) 其中產品等于換油并且持續時間小于2小時

uj5u.com熱心網友回復：

首先，你的兩個例子中的durations并不匹配，這使得很難比較輸入與輸出的結果。請在下次檢查一下。然后你可以使用：

df.loc[df["product"] == "tire change", "duration_bool"] =pd. to_timedelta(df["duration"]) < pd.Tomedelta(4, unit="h")
df.loc[df["product"] == "oil change", "duration_bool"] = pd. to_timedelta(df["duration"]) < pd.Tomedelta(2, unit="h")

這直接將行duration_bool的值設定為pd.Timedelta(...)函式的結果，但是pd.to_timedelta(...)確保它是一個要被比較的timedelta。這樣你就可以得到：

| | product | duration | duration_bool |
|---:|:------------|:-----------|:----------------|
| 0 | 換胎 | 01:16:51 | True !
| 1 | 換機油 | 01:06:00 | True !
| 2 | 換胎 | 04:03:04 | False !
3 | 換機油 | 02:23:14 | False !
| 4 | 換機油 | 03:40:27 | False !

uj5u.com熱心網友回復：

我發現的是，我需要在我的def sla_bool_checker中制定一個回傳條款。然后需要使用apply將回傳值應用于我的資料框架。我仍然不能準確地掌握apply的作業原理，但它是有效的，我希望我有一個更深入的解釋給需要的人。

我可能應該使用 np.where() (仍然不知道如何操作)，但 @it_is_chris 的答案實際上對我來說也很有效! (thanks chris)

從那時起，我就一直在研究，因為我真的想找出一種使用函式的方法。可能不是很理想，但我學到了很多東西。
以下是我使用的代碼。
def sla_bool_checker（my_var）。 #check if product is a tire change, if it is, check if duration is under 4 hours and return the Boolean in new column. if my_var['product'] == 'tire change' 。 return my_var['duration'] < pd.Temedelta(4, unit='h') #check if product is an oil change, if it is, check if duration is under 24 hours and return the Boolean。 elif my_var['product'] == 'oil change' 。 return my_var['duration'] < pd.Temedelta(2, unit='h')

然后我用

df['duration_bool'] = df.apply(sla_bool_checker, axis=1) df

結果是
產品。時間 duration_bool 0 換胎換胎 01:16:51 True 1 換油換油 01:06:00 True 2 更換輪胎 2 04:03:04 3 換油換油 02:23:14 換油 4 換油換油 03:40:27 換油

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