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python - Pandas：如何使用 Numpy 函数而不是 Lambda 函数来获得相同的结果（因为 Numpy 更快）？

问题描述

下面的命令给了我以下错误：ValueError：一个系列的真值是不明确的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

为什么以及如何解决？

df['Score'] = np.array(fuzz.ratio(df['Vendor'], df['Company']))

注意 - 我知道下面的命令有效，但我希望使用 numpy，因为我听说它比 lambda 快得多：

df['Score'] = df['Vendor'].apply(lambda x: fuzz.ratio(x, df['Company']))

谢谢！

标签： pythonpandasnumpyfuzzywuzzy

解决方案

试试这个，它应该和 numpy 语句做同样的事情

df.apply(lambda x: fuzz.ratio(x.Vendor, x.Company), axis=1)

那就是如果 fuzz.ratio 采用不可迭代的。

或许：

np.apply_along_axis(fuzz.ratio, 0, df['Vendor'], df['Company'] )

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