熊猫在数据框上的比较
当我对数据框中的单个元素进行比较时出现错误，但我不明白为什么。
我有一个数据框df，其中包含许多客户的时间序列数据，其中包含一些空值：
df.head()
8143511 8145987 8145997 8146001 8146235 8147611 \
2012-07-01 00:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2012-07-01 00:30:00 0.089 NaN 0.281 0.126 0.190 0.500
2012-07-01 01:00:00 0.090 NaN 0.323 0.141 0.135 0.453
2012-07-01 01:30:00 0.061 NaN 0.278 0.097 0.093 0.424
2012-07-01 02:00:00 0.052 NaN 0.278 0.158 0.170 0.462
在我的脚本中，该行 if pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts]): 生成一个错误：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
但是，如果我在脚本行上放置了一个断点，并且在脚本停止时我将其输入到控制台中：
pd.isnull(df[[customer_ID]].loc[ts])
输出为：
8143511 True
Name: 2012-07-01 00:00:00, dtype: bool
如果我允许脚本从这一点继续执行，则会立即生成错误。
如果布尔表达式可以求值并具有值True，为什么它在if表达式中生成错误？这对我来说毫无意义。
问题答案：
第二组[] 返回一个我误以为是单个值的系列。最简单的解决方案是删除[]：
if pd.isnull(df[customer_ID].loc[ts]):
pass
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