继续得到“ValueError：序列的真值是模棱两可的。使用 a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或 a.all（）。

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

提问人：CRoss 提问时间：4/1/2022 最后编辑：marc_sCRoss 更新时间：4/23/2022 访问量：320

问：

data_df.loc[data_df['hotelID'] == sqlIDs[neededId] & to_integer(df.iloc[row, 6]) >= to_integer(MostRecent)]

这是不断给我这个错误的片段。是日期，也是。我将它们转换为整数，因为如果我不这样做，它会给我一个单独的错误'df.iloc[row, 6]''MostRecent'

TypeError：&： 'int' 和 'Timestamp' 不支持的操作数类型

这是一个 int 与另一个 int 的比较'data_df['hotelID']''sqlIDs[neededId]'

因此，这一行的重点是只查找同时具有匹配 int（称为）和大于neededIdMostRecent

Python Pandas DataFrame 日期时间比较

0赞 ifly6 4/1/2022

首先，使用括号进行分组;第二，什么是.还要准确说明您遇到的错误：序列模棱两可或不支持的操作数？to_integer

0赞 CRoss 4/1/2022

to_integer是将日期转换为整数值以相互比较。而且它的系列模棱两可

0赞 CRoss 4/1/2022

实际上，更具体地使用牙套就成功了，谢谢！

答：

0赞 CRoss 4/1/2022 #1

每个所需规格周围的括号：data_df.loc[(data_df['hotelID'] == sqlIDs[neededId]) & (to_integer(df.iloc[row, 6]) >= to_integer(MostRecent))])