基于输入和其他列的组合定义列[重复]

Question

我想基于现有列中的值在我的数据框架中创建一个新列。新列的输入应为布尔值。目前，我正在尝试以下方法：

import pandas as pd

df_edit = pd.DataFrame({'Included': [False, False, True, False], 'Update 
Check': [True, True, True, True], 'duplicate_fname': [True, False, False, 
False], 'duplicate_targetfname': [False, False, False, False]})

df_edit['test'] = df_edit['Included'] == False & 
df_edit['Update Check'] == True & (df_edit['duplicate_fname'] == True | 
df_edit['duplicate_targetfname'] == True)

当我尝试这样做时，我得到一个ValueError，说明如下：

ValueError：序列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），

还有别的办法吗？

我的预期输出将是由以下值组成的列：

True, False, False, False

Answer 1

不使用圆括号存在问题：

df_edit['test'] = (df_edit['Included'] == False) & \
                  (df_edit['Update Check'] == True) & \
                  ((df_edit['duplicate_fname'] == True) | 
                   (df_edit['duplicate_targetfname'] == True))

print (df_edit)
   Included  Update Check  duplicate_fname  duplicate_targetfname   test
0     False          True             True                  False   True
1     False          True            False                  False  False
2      True          True            False                  False  False
3     False          True            False                  False  False

但更好的方法是使用~反转布尔掩码，并忽略与Trues的比较：

df_edit['test'] = ~df_edit['Included'] & 
                   df_edit['Update Check'] & 
                   (df_edit['duplicate_fname'] | df_edit['duplicate_targetfname'])
print (df_edit)

   Included  Update Check  duplicate_fname  duplicate_targetfname   test
0     False          True             True                  False   True
1     False          True            False                  False  False
2      True          True            False                  False  False
3     False          True            False                  False  False