[python3]if文の真偽値が曖昧(ambiguous)のためエラー発生

Question

前提・実現したいこと

Python3で、日付カラムの値を条件に、新しいカラムに値を登録したいです。
if文にて条件式を記載しているのですが、条件文の中でエラーが発生しており、その原因がわかっていません。

エラー文から、TRUEかFALSEか判断できないという問題が発生しているのはわかるのですが、
なぜそのようになっているか、ご教示いただけると幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-1240a1f14373> in <module>
----> 1 if df['tmp_column']=='200141':
      2     df['new_column'] = 200
      3 else:
      4     df['new_column'] = 100

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
   1574         raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
   1575                          "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
-> 1576                          .format(self.__class__.__name__))
   1577 
   1578     __bool__ = __nonzero__

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

該当のソースコード

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./test.csv',encoding="utf-8")

df.head(5)

#	trade_date
#0	2001/4/1
#1	2001/4/2
#2	2001/4/2
#3	2001/4/2
#4	2001/4/2

df['tmp_column'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df['tmp_column'] = (df['tmp_column'].dt.year.astype(str)+df['tmp_column'].dt.month.astype(str)+df['tmp_column'].dt.day.astype(str))
if df['tmp_column']=='200141':
    df['new_column'] = 200
else:
    df['new_column'] = 100

試したこと

if分の条件式がTRUEかFALSEか判断できないという問題が発生しているのはわかるのですが、
なぜそのようになっているか理解できていないため、ご教示いただけると幸いです。

Answer 1

簡単な例です。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]})
print(df)
#	A
#0	1
#1	2
#2	3

print(df['A'] == 1)
#0     True
#1    False
#2    False
#Name: A, dtype: bool

df['A'] == 1の結果は上記の通りpandas.Seriesとなります。そのため下記を実行するとエラー(ValueError)となります。

if df['A'] == 1:
    pass

df['A']に1つでも「1」があればTrueとするなら(df['A'] == 1).any()とし、df['A']が全て「1」のときにTrueとするなら(df['A'] == 1).all()とすれば良いです。

Comments

[jmpy]

meg_ さん
ご回答ありがとうございます。
pandas.Seriesに対して、つまり複数の値に対して条件処理を実施しているため、値が一意ではなく真偽が判断できないことからエラーが出ていると理解できました。
このエラーを解決するには、.allや.any()で指定する必要がありそうですが、本来やりたかった処理とは異なるため、もう少し考えてみようと思います。

[meg_]

おそらくやりたい事は下記ではないでしょうか？
df.loc[df['tmp_column']=='200141', 'new_column'] = 200

[jmpy]

meg_さん
その通りです。追加コメントもありがとうございます。