我想在路径中找到匹配的字符串，并使用np.select创建一个新列，其中的标签取决于我找到的匹配项。
这是我写的
import numpy as np conditions = [a["properties_path"].str.contains('blog'), a["properties_path"].str.contains('credit-card-readers/|machines|poss|team|transaction_fees'), a["properties_path"].str.contains('signup|sign-up|create-account|continue|checkout'), a["properties_path"].str.contains('complete'), a["properties_path"] == '/za/|/', a["properties_path"].str.contains('promo')] choices = [ "blog","info_pages","signup","completed","home_page","promo"] a["page_type"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)
但是，当我运行此代码时，出现以下错误消息：
ValueError：condlist中的无效条目0：应为boolean ndarray
这是我的数据样本
3124465 /blog/ts-st... 3124466 /card-machines 3124467 /card-machines 3124468 /card-machines 3124469 /promo/our-gift-to-you 3124470 /create-account/v1 3124471 /za/signup/ 3124472 /create-account/v1 3124473 /sign-up 3124474 /za/ 3124475 /sign-up/cart 3124476 /checkout/ 3124477 /complete 3124478 /card-machines 3124479 /continue 3124480 /blog/article/get-car... 3124481 /blog/article/get-car... 3124482 /za/signup/ 3124483 /credit-card-readers 3124484 /signup 3124485 /credit-card-readers 3124486 /create-account/v1 3124487 /credit-card-readers 3124488 /point-of-sale-app 3124489 /create-account/v1 3124490 /point-of-sale-app 3124491 /credit-card-readers
该.str方法在对象列上操作。此类列中可能包含非字符串值，结果是这些行而不是pandas返回。然后抱怨，因为这不是布尔值。NaN``False``np
.str
pandas
NaN``False``np
幸运的是，有一个参数可以解决这个问题： na=False
na=False
a["properties_path"].str.contains('blog', na=False)
或者，您可以将条件更改为：
a["properties_path"].str.contains('blog') == True #or a["properties_path"].str.contains('blog').fillna(False)
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a': [1, 'foo', 'bar']}) conds = df.a.str.contains('f') #0 NaN #1 True #2 False #Name: a, dtype: object np.select([conds], ['XX']) #ValueError: invalid entry 0 in condlist: should be boolean ndarray conds = df.a.str.contains('f', na=False) #0 False #1 True #2 False #Name: a, dtype: bool np.select([conds], ['XX']) #array(['0', 'XX', '0'], dtype='<U11')
