这个表达
df["column"].diff() != 0
给我熊猫系列的布尔值。我现在想的列df["result"]那里的价值100在每一个真正的价值df["column"]，并0为每个虚假。
我不明白为什么这行不通：
df["result"] = 100 if df["column"].diff() != 0 else 0
我知道我必须使用loc，但是从这里开始：
df.loc[df["column"].diff() != 0]
然后如何设置结果列？
这是numpy.where按条件设置2值的最佳用途，解决方案是矢量化的：
df["result"] = np.where(df["column"].diff() != 0, 100, 0)
您的代码：
df["result"] = 100 if df["column"].diff() != 0 else 0
不起作用，因为这里使用的是一维数组（系列），所以不能使用标量解。
您还会得到：
ValueError：系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。
这意味着没有明确的含义，从的布尔数组的标量输出是什么df["column"].diff() != 0。
有关更多信息，请参见对熊猫使用if / truth语句
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