如果你与熊猫一起工作，为我解决的问题是，当我有NA值时，我试图做计算，解决方案是运行:

Df = Df .dropna()

在那之后，计算失败了。

这个类型化的错误消息还显示了当存在数组(例如bool或int类型)时执行if语句比较。请看例子:

... code snippet ...

if dataset == bool:
    ....

... code snippet ...

这个子句有dataset作为数组，bool是euhm的“打开的门”…对或错。

如果函数被包装在try-statement中，你将接收到带有except Exception的错误:没有error-type的消息:

具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()

最简单的答案是用“&”而不是“and”。

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1, 4, 2, 7, 5])
>>> arr[(arr > 3) and (arr < 6)]   # this will fail
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
>>> arr[(arr > 3) & (arr < 6)]   # this will succeed
array([4, 5])

如果你与熊猫一起工作，为我解决的问题是，当我有NA值时，我试图做计算，解决方案是运行:

Df = Df .dropna()

在那之后，计算失败了。

通常，当比较两个单个数字时，Python常规代码可以正常工作，但在数组中，有一些数字(不止一个数字)应该并行处理。

例如，让我们假设如下:

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])

你想检查b >= a: ?

因为，a和b不是个位数，你的意思是，如果b的每个元素都大于a中相似的数字，那么你应该使用以下命令:

if (b >= a).all():
 print("b is greater than a!")

如果a和b是布尔NumPy数组，&操作返回它们的元素:

a & b

返回一个布尔数组。要将其减少为一个布尔值，可以使用其中任何一个

(a & b).any()

or

(a & b).all()

注意:如果a和b是非布尔数组，请考虑(a - b).any()或(a - b).all()。

基本原理

NumPy开发人员认为，在布尔上下文中没有一种普遍理解的方法来计算数组:如果任何元素为True，它可能意味着True;如果所有元素都为True，它可能意味着True;如果数组长度非零，它可能意味着True，仅举三种可能性。

由于不同的用户可能有不同的需求和不同的假设，因此 NumPy开发人员拒绝猜测，而是决定在任何时候尝试在布尔上下文中计算数组时引发ValueError。对两个numpy数组应用和会导致这两个数组在布尔上下文中求值(通过在Python3中调用__bool__或在Python2中调用__nonzero__)。