df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否') TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float'

根据您提供的错误信息，出现了一个错误：str 类型和 float 类型之间不支持 '<' 操作。

这个错误通常是由于数据中包含了字符串类型的值或者缺失值，导致无法进行比较操作。为了解决这个问题，您可以先处理数据中的异常值或缺失值，然后再进行比较操作。

您可以尝试使用以下代码：

df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan)  # 将"$null$"替换为NaN
df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float)  # 将列转换为浮点数类型

df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否')

这样，您可以先将"$null$"替换为NaN，然后再进行类型转换和条件判断，避免出现错误。

如果您还有其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。

相关问题

df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float) df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否') ValueError: could not convert string to float: '$null$'

根据您提供的代码和报错信息，出现了一个错误：无法将字符串转换为浮点数。这是由于数据中存在一个字符串"$null$"，无法转换为浮点数。

为了解决这个问题，您可以在转换之前先处理数据中的异常值或缺失值。您可以尝试使用以下代码：

df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan)  # 将"$null$"替换为NaN
df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float)  # 将列转换为浮点数类型

df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否')

这样，您可以先将"$null$"替换为NaN，然后再进行类型转换和条件判断，避免出现错误。

如果您还有其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。

df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float) if df1.loc[:,'无线接入成功率'] < 0.98: df1['低接入差小区'] = '是' else: df1['低接入差小区'] = '否' 以上代码运行时会报出ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().错误

这个错误是由于在 if 语句中尝试将一个 Series 对象作为条件进行比较时引起的。在 Pandas 中，使用 if 语句进行条件判断时，需要确保条件是一个标量值（单个值），而不是一个 Series 对象。

为了解决这个问题，你可以使用 `np.where()` 函数来根据条件创建新的列。`np.where()` 函数接受一个条件、一个满足条件时的值和一个不满足条件时的值，并返回一个新的 Series 对象。

以下是修复代码的示例：

df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].replace('$null$', np.nan)  # 将 '$null$' 替换为 NaN
df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].fillna(0)  # 将缺失值替换为 0
df1['无线接入成功率'] = df1['无线接入成功率'].astype(float)

df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] < 0.98, '是', '否')

在上述代码中，我使用 `np.where()` 函数将条件 `df1['无线接入成功率'] < 0.98` 应用于整个 Series，根据条件为每个元素选择 '是' 或 '否'。

这样，你应该能够成功创建新的列 `低接入差小区`，并根据条件判断填充相应的值。

如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。