if not df[(df['id'] == id) & (df['isvalid'] != 0)].empty:怎么改写为当id既满足id列等于id值,又符合isvalid列的值不为0后返回true
时间: 2024-01-30 19:04:06 浏览: 23
你可以将逻辑判断条件中的 `&` 连接改为 `and`,这样就可以同时满足两个条件。然后在 `if` 语句中使用 `not` 取反,表示只有当结果为空时返回 `False`,否则返回 `True`。代码如下:
``` python
if not (df['id'] == id).empty and not (df['isvalid'] != 0).empty:
# 如果id列等于id值的行和isvalid列的值不为0的行都存在,返回True
else:
# 如果任意一个条件不满足,返回False
```
这段代码会首先检查 `id` 列是否存在符合条件的行,然后再检查 `isvalid` 列是否存在符合条件的行。如果这两个条件都满足,那么结果不为空,返回 `True`;否则,返回 `False`。注意,在这个代码中,两个条件之间使用的是 `and` 连接,表示必须同时满足两个条件才会返回 `True`。
相关问题
if df[(df['id'] == id) & (df['isvalid'] != 0)].empty:为什么这么写他id符合条件但是isvalid列为0他会执行true
这段代码的逻辑是检查 DataFrame `df` 中是否存在 `id` 等于某个值,并且 `isvalid` 不等于 0 的行。如果结果为空,说明条件不成立,返回 `True`;如果结果不为空,说明条件成立,返回 `False`。
如果你说即使 `id` 符合条件但是 `isvalid` 列为 0,它也会返回 `True`,那么这可能是因为 `isvalid` 列的数据类型不是数字类型。如果 `isvalid` 列的数据类型是字符串类型,它的值为 0 时会被解释为 False(空字符串为 False),因此这个条件在判断时会被认为是不成立的。
如果你想只检查 `id` 和 `isvalid` 列都符合条件的行,你可以这样写代码:
``` python
if not df[(df['id'] == id) & (df['isvalid'] != 0)].empty:
# 如果结果不为空,说明条件成立,执行这里的代码
else:
# 如果结果为空,说明条件不成立,执行这里的代码
```
这段代码会检查 DataFrame `df` 中是否存在 `id` 等于某个值,并且 `isvalid` 不等于 0 的行。如果存在,那么结果不为空,条件成立,代码会执行 `if` 分支的代码;如果不存在,那么结果为空,条件不成立,代码会执行 `else` 分支的代码。
if df[(df['id'] == id) & (df['isvalid'] == 1)]:有什么错误
这段代码没有语法错误,但是逻辑上有问题。当使用 DataFrame 进行条件查询时,返回的结果是满足条件的行组成的 DataFrame,而不是一个布尔值。因此,直接在 `if` 语句中使用 DataFrame 作为条件是不合适的,因为 DataFrame 本身不是一个布尔值。
如果你想检查 DataFrame 是否为空,应该使用 `empty` 属性。这个属性会返回一个布尔值,表示 DataFrame 是否为空。
因此,正确的代码应该像这样:
``` python
if not df[(df['id'] == id) & (df['isvalid'] == 1)].empty:
# 如果结果不为空,说明条件成立,执行这里的代码
else:
# 如果结果为空,说明条件不成立,执行这里的代码
```
这段代码会检查 DataFrame `df` 中是否存在 `id` 等于某个值并且 `isvalid` 等于 1 的行。如果存在,那么结果不为空,条件成立,代码会执行 `if` 分支的代码;如果不存在,那么结果为空,条件不成立,代码会执行 `else` 分支的代码。
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