元组解包的问题

Question

在函数中，如果值存在，我将返回一个包含两个值的列表，或者返回一个空列表，如下所示：

def func1(prikey):
    try:
      df = somesql
      for index, rW in df.iterrows():
          retvalue = [rW['id_in_int'],rW['time_in_str']]
    except:
        retvalue = []
    return retvalue

在主代码中，我为变量赋值：

newdf['newid'],newdf['thistime'] = func1(newdf['prikey'])

但我得到了错误“没有足够的值来解包（预期为2，得到0）” 因此，在函数中，我尝试如下

retvalue = [[],[]]

但由于“值的长度与索引的长度不匹配”而导致错误 并且retvalue = [0,0]没有给出任何错误，newdf['newid'],newdf['thistime']的值为零

而且，当我试图检查进一步的行中的值是否为零时，如if(newdf['newid']==0):，这会产生错误：序列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

我也试着检查了一下{}，但也没用。 感谢您的帮助

Answer 1

下面的代码返回1个列表

def func1(prikey):
    try:
      df = somesql
      for index, rW in df.iterrows():
          retvalue = [rW['id_in_int'],rW['time_in_str']]  #here 1 list!
    except:
        retvalue = [] #here 1 list!
    return retvalue

这将导致在下一条语句中出现“没有足够的值来解包（预期为2，得到0）”错误：

newdf['newid'],newdf['thistime'] = func1(newdf['prikey'])

由于您描述的其他错误没有示例代码：

The 'or' and 'and' python statements require truth-values. If these are considered ambiguous you should use "bitwise" | (or) or & (and) operations. Check this one

Answer 2

我想您不能将0指定给列。尝试分配“”（空字符串）或np.NaN。另外newdf['newid']属于Series类型，您无法将其与bool进行比较，因此可以使用newdf['newid'].empty或len(newdf['newid']) == 0

Answer 3

谢谢Shailesh和samy的回复。在函数内部，我使用retvalue = [0,0]来解决“没有足够的值来解包（预期为2，得到0）”错误

文章https://towardsdatascience.com/apply-and-lambda-usage-in-pandas-b13a1ea037f7帮助我在本系列中使用“.apply”，下面是代码

newdf['newwaittime'] = newdf['newid'].apply(lambda x: 0 if x==0 else get_new_wait_time(x))

我在检查newdf['newid']的值是否为零