error : value of a DataFrame is ambiguous

Bonjour,

je suis débutant, j'ai écrit le programme ci-dessous:

Code:

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1 2 3 4 5

import pandas as pd csv_path= links["unemployment"] df=pd.read_csv(csv_path) if df.loc["0":"68","unemployment":"unemployment"]>8.5: print (pd.read_csv(csv_path))

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et ça me donne ce message d'erreur:

Citation:

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ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

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Comment résoudre le problème svp?

Cordialement

Salut,
Pour essayer de répondre à cette question, il faudrait nous donner un peu plus de détails sur les types de données sur lesquelles vous travaillez. Tel que vous avez présenté votre exemple, on ne peut pas le tester pour voir d'où vient le problème.
Cette partie du code fait quoi ? Quel est le fichier csv que vous voulez lire ? Parce que "pd.read_csv" permet de lire un fichier csv.

Code:

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1 2	csv_path= links["unemployment"] df=pd.read_csv(csv_path)

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Bonjour,

merci pour la réponse, le ficheir CSV affiche 3 colonnes pour 68 lignes, exemple ci dessous:

	date	unemployment
0	1948	3.750000
1	1949	6.05000

Le code doit afficher seulement les lignes si le nombre dans unemployment est supérieur a 8,5%


merci pour votre support

Bonjour,

Avant de parler de cette sélection, il faudrait avant tout être en mesure de pouvoir lire ce fichier CSV.
Dans votre code, je n'ai pas compris comment vous l'avez fait parce que je vois le code de lecture de ce fichier à plusieurs endroits de votre code.

je ne vois pas trop le 2 fois,

j’appelle le fichier pour faire tourner le code de recherche, puis une seconde fois pour extraire les données en fonction de la recherche

d’après le message d'erreur, si je me trompe pas, la lecture du csv est ok, le problème viens plutôt des chiffre la colonne unemployment et du 8.5 dans la recherche :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-75-f19effa50c11> in <module> 2 csv_path= links["unemployment"] 3 df=pd.read_csv(csv_path) ----> 4 if df.loc["0":"68","unemployment":"unemployment"]>8.5: 5 print (pd.read_csv(csv_path)) 6 ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

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Salut,

C'est pas si compliqué de lancer l'interpréteur Python et de tester un peu.
On crée un dataframe:

Code:

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>>> df = pd.DataFrame([0, 1, 2], columns=('a',))

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Puis on regarde ce que sort df.loc:

Code:

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1 2 3 4 5

>>> df.loc[:] > 1 a 0 False 1 False 2 True

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Difficile de comparer un tableau de booléens à une valeur:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

>>> if df.loc[:] > 1: pass ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\py_env\py34-64\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 917, i n __nonzero__ .format(self.__class__.__name__)) ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). >>>

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C'est ce qu'essaie de raconter le message d'erreur.

Si ce qu'on veut c'est créer un tableau en sélectionnant les lignes où 'a' est > 1, on peut le faire comme çà:

Code:

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1 2 3

>>> df[df.a > 1] a 2 2

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Et voilà...

Pas besoin de CSV, pas besoin de... juste lever un peu le nez du guidon pour réfléchir aux opérations qu'on cherche à faire.
On essaye de la reproduire sur un petit exemple.
Si on y arrive pas, c'est qu'il manque un ingrédient dans la potion et on ajoute quelque chose.

Sinon on essaie de comprendre de donner un nom à ce qu'on fait. Ici sélectionner les lignes d'un dataframe pandas suivant une condition testée sur un colonne. Ce qui donne quelques mots clefs pour chercher un peu sur Internet ou dans la documentation.

Si on trouve quelque chose qui semble être une solution, çà se teste rapidement. Et si çà marche on peut oser le transposer dans le code. Sinon, il y a de quoi poster pour reproduire le soucis assez simplement.... donc l'espoir d'une réponse rapide (mais sans avoir un minimum bossé pour réduire le problème et en faire quelque chose de reproductible, ben,... pas grand monde prendra le temps de faire ce boulot là pour vous).

- W

En fait, c'est votre code que je n'arrive pas à bien comprendre.

Normalement, ça devrait être comme ça :
1- Lecture du fichier CSV avec Pandas

Code:

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df = pd.read_csv(chemin du fichier)

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2- Sélection des lignes dont la colonne "unemployment" a la valeur est supérieur à 8,5%.

Code:

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selection = df.loc[df["unemployment"]>8.5]

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Pour plus de détails sur la sélection de données avec pandas : https://pandas.pydata.org/pandas-doc...Frame.loc.html

Citation:

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Envoyé par wiztricks

Salut,

donc l'espoir d'une réponse rapide (mais sans avoir un minimum bossé pour réduire le problème et en faire quelque chose de reproductible, ben,... pas grand monde prendra le temps de faire ce boulot là pour vous).

- W

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Bonjour,

je débute tout juste,j 'ai passer quelques heures sur le sujet. j'ai appris d'autres langages informatiques en posant aussi des questions sur des forums dédiés, j'ai jamais eu de réponse aussi sèche, c'est assez dommage, si c'est ça la communauté python...

Je vous remercie cependant pour votre aide condescendante et hautaine

Salut,

Citation:

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Envoyé par Sonata Arctica

je débute tout juste,j 'ai passer quelques heures sur le sujet. j'ai appris d'autres langages informatiques en posant aussi des questions sur des forums dédiés, j'ai jamais eu de réponse aussi sèche, c'est assez dommage, si c'est ça la communauté python...

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J'ai pris le temps de vous exposer assez longuement une démarche qu'on peut appliquer à la résolution de tels problèmes. Sauf à ne pas comprendre ce que les mots veulent dire, non ma réponse n'est pas sèche.

Après si un forum Python, c'est juste un raccourci pour coder sans trop s'embêter à apprendre.... Effectivement.

- W

Citation:

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Envoyé par wiztricks

Salut,



J'ai pris le temps de vous exposer assez longuement une démarche qu'on peut appliquer à la résolution de tels problèmes. Sauf à ne pas comprendre ce que les mots veulent dire, non ma réponse n'est pas sèche.

Après si un forum Python, c'est juste un raccourci pour coder sans trop s'embêter à apprendre.... Effectivement.

- W

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Je comprend vraiment pas votre réponse , le ton notamment, mais surtout le fond. Excuser moi mais vous répondez en plus totalement à côté de la plaque, le but étant d'automatiser la lecture d'un fichier CVS...

Citation:

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Envoyé par Sonata Arctica

Excuser moi mais vous répondez en plus totalement à côté de la plaque, le but étant d'automatiser la lecture d'un fichier CVS...

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Pour atteindre ce but, il faut arriver à corriger l'erreur.
Erreur n'a rien à voir avec la lecture du fichier puisqu'on peut la reproduire (et la corriger) sans.

Et programmer, c'est juste décomposer un but à atteindre en petites étapes à accomplir.
Chaque étape étant constituée par une opération qui prend des données en entrées pour produire un résultat en sortie:

• Lire le fichier CSV en est une: un nom de fichier en entrée un DataFrame Pandas en sortie.
• Extraire de ce DataFrame les lignes qui en est une autre.

La première opération se passe bien et vous pouvez même vérifier le résultat avec "print".
La deuxième opération se plante avec une erreur à essayer de comprendre.

Si on suspecte que çà peut venir des données, on regarde comment çà se passe avec un autre jeu de données:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

>>> df = pd.DataFrame([0, 1, 2], columns=('a',)) >>> if df.loc[:] > 1: pass ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\py_env\py34-64\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 917, i n __nonzero__ .format(self.__class__.__name__)) ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

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Pareil, on peut alors raisonnablement douter que çà vient des données.
Et donc on réfléchit un peu à l'opération qu'on veut faire... pourquoi çà ne marche pas.

Ce que je raconte là, c'est juste le boulot de base du programmeur.

- W

Citation:

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Envoyé par wiztricks

Ce que je raconte là, c'est juste le boulot de base du programmeur.

- W

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c'est bien, ça tombe bien je ne suis pas programmeur me voilà rassuré

Citation:

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Envoyé par master4

En fait, c'est votre code que je n'arrive pas à bien comprendre.

Normalement, ça devrait être comme ça :
1- Lecture du fichier CSV avec Pandas

Code:

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df = pd.read_csv(chemin du fichier)

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2- Sélection des lignes dont la colonne "unemployment" a la valeur est supérieur à 8,5%.

Code:

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selection = df.loc[df["unemployment"]>8.5]

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Pour plus de détails sur la sélection de données avec pandas : https://pandas.pydata.org/pandas-doc...Frame.loc.html

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Merci pour votre réponse, j'ai compris l'erreur. j'ai rajouté des lignes de codes à moi et le fichier est bien retraité comme attendu

Cordialement