Python max()函数在pandas列上使用时失败,整数失败

Question

我正在尝试通过从另一个列中减去现有的dataframe列列来创建新的pandas dataframe列.但是,如果结果为负数,则新列值应设置为零.

import pandas as pd
data = {'A': [1,2,3], 'B': [3,2,1]}
df = pd.DataFrame(data)

In [4]: df
Out[4]: 
   A  B
0  1  3
1  2  2
2  3  1

如果我通过从'A'中减去'B'来创建一个新的数据帧列'C',我会得到正确的结果.

df['C'] = df['A'] - df['B']

In[8]: df
Out[7]: 
   A  B  C
0  1  3 -2
1  2  2  0
2  3  1  2

但是,如果我利用max()函数来避免带负数的结果,我会得到"ValueError:系列的真值是模棱两可的".

>>> df['C'] = max(df['A'] - df['B'], 0)
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

预期的产出是:

   A  B  C
0  1  3  0
1  2  2  0
2  3  1  2

我究竟做错了什么？

Answer 1

您需要使用np.maximum以元素方式进行最大比较:

>>> np.maximum(df['A'] - df['B'], 0)
0    0
1    0
2    2
dtype: int64

问题是max它本质上是检查(df['A'] - df['B']) > 0.这将返回一个布尔值数组(不是布尔值),因此返回错误.