如何根据应用于其他两列的函数更改列中的值

Question

所以我有一个看起来像这样的数据框 DF： DF:

match_id        team        teamA_Win  Outcome

1               A           True        None

2               B           True        None

3               A           False       None

此 df 中的结果列填充有字符串“无”

我想要的是能够根据 team 和 teamA_win 中的值将结果中的字符串值更改为“Win”或“Loss”。

例如，如果 Team == A 且 TeamA_win=True 为 True，则结果应为 Win。但是，如果 Team==A 且 TeamA_Win=False，则结果为输。同样，如果 Team==B 和 TeamA_Win=True 那么结果应该是输。

我创建了以下函数：

def win(x):

    if (x['team']=='A')& (x['teamA_win']==True):

        x['outcome']='Win'

    elif ((x['team']=='A')& (x['teamA_win']==False)):

        x['outcome']='Loss'

    elif ((x['team']=='B')& (x['teamA_win']==True)):

        x['outcome']='Loss'    

    elif ((x['team']=='B')& (x['teamA_win']==False)):

        x['outcome']='Win'   

但是，现在当我调用 win(DF) 时，出现错误：系列的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

关于如何解决这个问题的任何想法？或者是否有更简单的方法来处理这种情况？

Answer 1

或者一个双衬， make 'Outcome'column False，并用于loc检查'team'column 是否等于'teamA_Win'替换Truewith'A'和Falsewith 'B'，如果是，则 make 'Outcome'column True：df['Outcome']=Falsedf.loc[df['team']==df['teamA_Win'].map({True:'A',False:'B'}),'Outcome']=True输出：   match_id team teamA_Win Outcome0         1    A      True    True1         2    B      True   False2         3    A     False   False