データフレーム 内の数字の比較の仕方。

Question

やりたいこと

データフレーム の内の文字を比較して、Trueなら１,Falseなら0
を得るようなコードを書きたい。
例えば以下のようなコードを書き実行させましたが、Value errorが返ってきております。
以下のように真理値を正しく比較するコードの書き方をご教示いただけますでしょうか？
また,dframe['A']==dframe['D']
については、結果としてTrueという結果が返ってくることは確認済みです。

よろしくお願いいたします。

import pandas as pd
data={'A':[1],'B':[2],'C':[3],'D':[1],'E':[2]}
dframe=pd.DataFrame(data,index=['a'])
dframe
#	A	B	C	D	E
#a	1	2	3	1	2

listLI=[]
if dframe['A']==dframe['D']:
    listLI.append(1)
# error message
#ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 1

また,dframe['A']==dframe['D']

については、結果としてTrueという結果が返ってくることは確認済みです。

それはTrueという結果ではありません。

import pandas as pd

data={'A':[1],'B':[2],'C':[3],'D':[1],'E':[2]}
dframe=pd.DataFrame(data,index=['a'])

x = dframe['A'] == dframe['D']
print("type", type(x))
print("print")
print(x)

""" =>
type <class 'pandas.core.series.Series'>
print
a    True
dtype: bool
"""

Trueという単一の値のみを要素に持つSeriesが返っています。

解説

Series同士の比較では、同じ形のbool型の要素を持つSeriesが返ります。ま、これは何かと便利に使えます。

>>> import pandas as pd
>>> pd.Series([1,2,3]) == pd.Series([1,0,3])
0     True
1    False
2     True
dtype: bool

ただ、複数の値を持っているオブジェクトの真理値は一意に定められない（ということにしておいた方が無難）なので、このboolのSeriesを直接「真理値」としては扱えない仕様になっています。

>>> bool(pd.Series([1,2,3]) == pd.Series([1,0,3]))
# 中略
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

対処

とりあえずanyやallなどの論理演算が行えますので、それで一つにまとめることは可能です。

>>> (pd.Series([1,2,3]) == pd.Series([1,0,3])).all()
False
>>> (pd.Series([1,2,3]) == pd.Series([1,0,3])).any()
True

が、今回のデータのように「行を1つしか持たせない」のであれば、最初からSeriesとしてデータを定義した方がスマートに思います。

import pandas as pd

data = {'A':1, 'B':2, 'C':3, 'D':1, 'E':2}
s = pd.Series(data)
listLI=[]
if s['A'] == s['D']:  # ここではSeriesの各要素が取り出される
    listLI.append(1)
print(listLI) # => [1]

もちろん、質問ではこう書いたけど実データでは複数あるんだということもあると思います。その場合は目的を考えて選択してください。あるいは、一行ずつループで取り出して各行のSeriesに対して処理するというのがしたいことという可能性もあり得ます。