if (arr[10] != 0) and iloc[19] is None: File "D:\可信甄别\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1466, in __nonzero__ raise ValueError( ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这个错误是因为你在使用 Pandas 库时，对一个 Series 对象进行了布尔运算，而 Pandas 不知道如何判断这个 Series 对象的真假值。要解决这个问题，可以使用 `any()` 或 `all()` 函数来判断一个 Series 对象的真假值，或者使用 `isna()` 或 `notna()` 函数来判断 Series 中的元素是否为 NaN 值。例如，你可以这样修改代码：

if not arr[10].empty and iloc[19].isna():
    # do something

这里使用了 `empty` 属性来判断 Series 是否为空，使用 `isna()` 函数来判断元素是否为 NaN 值。

相关问题

File "D:\可信甄别\demo.py", line 32, in delet_changeqcar if (arr[10] != 0) and ((iloc[19] is None) or (iloc[20] is None)).any(): File "D:\可信甄别\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1466, in __nonzero__ raise ValueError( ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这个错误是因为你在使用 Pandas 的 `any()` 方法时，返回的结果是一个 Series，而不是一个单一的布尔值，导致 Python 不知道如何处理这个结果的真假值。你可以尝试使用 `all()` 或 `any().all()` 来解决这个问题。例如，将代码修改为：

if (arr[10] != 0) and ((iloc[19] is None) or (iloc[20] is None)).any().all():

或者：

if (arr[10] != 0) and ((iloc[19] is None) or (iloc[20] is None)).all():

都可以解决这个问题。具体哪种方法更适合取决于你的需求，如果你希望所有元素都为 True 才返回 True，那么使用 `all()`；如果你希望只要有一个元素为 True 就返回 True，那么使用 `any()`。

if itme1 == '总计': count = count_conditions( teacher_arr, lambda row: row[9] == '学前' or row[9] == '小学', lambda row: row[8] == itme) if count != 0: sh_4149.cell(index1+6, index+4).value = count if itme1 == '女': count = count_conditions( teacher_arr, lambda row: row[2] == '女', lambda row: row[8] == itme) if count != 0: sh_4149.cell(index1+6, index+4).value = count if itme1 == '少数民族': count = count_conditions( teacher_arr, lambda row: row[11] != '汉族', lambda row: row[8] == itme) if count != 0: sh_4149.cell(index1+6, index+4).value = count if itme1 == '在编人员': count = count_conditions( teacher_arr, lambda row: row[12] == '是', lambda row: row[8] == itme) if count != 0: sh_4149.cell(index1+6, index+4).value = count代码优化

:可以考虑将重复使用的代码封装成一个函数，以减少代码重复和提高代码可读性。例如：

def count_by_criteria(teacher_arr, criteria_func, filter_func):
count = count_conditions(teacher_arr, criteria_func, filter_func)
if count != 0:
sh_4149.cell(index1, index).value = count

然后使用这个函数来代替原本重复的代码，例如：

if itme1 == '总计':
count_by_criteria(teacher_arr, lambda row: row[9] == '学前' or row[9] == '小学', lambda row: row[8] == itme)
if itme1 == '女':
count_by_criteria(teacher_arr, lambda row: row[2] == '女', lambda row: row[8] == itme)
if itme1 == '少数民族':
count_by_criteria(teacher_arr, lambda row: row[11] != '汉族', lambda row: row[8] == itme)
if itme1 == '在编人员':
count_by_criteria(teacher_arr, lambda row: row[12] == '是', lambda row: row[8] == itme)

这样代码会更易读和易维护。