我有一个11列的数据框，我想根据其中两列中的值创建一个新的0,1列。
我已经尝试过使用np.where创建其他列，但不适用于该列。
train["location"] = np.where(3750901.5068 <= train["x"] <= 3770901.5068
and -19268905.6133 <= train['y'] <= -19208905.6133, 1, 0)
我收到此错误：ValueError：系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。
答案 0 :(得分：2)
我不确定您在这里甚至不需要np.where。要按元素进行and两个系列，请在此处使用&而不是and。参见：Logical operators for boolean indexing in Pandas
此外，3750901.5068 <= train["x"] <= 3770901.5068似乎在内部被python转换为(3750901.5068 <= train["x"]) and (train["x"] <= 3770901.5068)，后者再次具有and，将无法正常工作。因此，您需要将每一个明确地分成例如(3750901.5068 <= train["x"]) & (train["x"] <= 3770901.5068)或使用Series.between，例如train["x"].between(3750901.5068, 3770901.5068, inclusive=True)。参见：How to select rows in a DataFrame between two values, in Python Pandas?
对于&的两个参数，您还需要括号。
因此最终结果应类似于
train["location"] = train["x"].between(3750901.5068, 3770901.5068, inclusive=True) & train['y'].between(-19268905.6133, -19208905.6133, inclusive=True)
这将给您带来一系列的毛病（真与假）。这些已经是引擎盖下的0和1了。如果您确实想要0和1，则可以从here中选择一个解决方案。例如，train.location = train.location.astype(int)
答案 1 :(得分：0)
您可以使用pandas.DataFrame.isin，这将是一个更好的解决方案。另外，是的，您需要括号和＆而不是“ and”。 pandas.DataFrame.isin https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.isin.html
的文档例如：
df=pd.DataFrame({'a':[100,110,120,111,109],'b':[120,345,124,119,127]})
df['c']=np.where((df['a'].isin([100,111])) & (df['b'].isin([120,128])),1,0)
在您的情况下，它将是：
train["location"]=np.where(((train["x"].isin([3750901.5068,3770901.5069])) & (train["y"].isin([-19268905.6133,-19268905.6132])),1,0)