可以说我有一个像这样的熊猫数据框:
d = {'col1': [1,2,3,4],'col2': ['','','']}
df = pd.DataFrame(data=d)
出于某种原因,我必须遍历其所有行,并为col2赋予一定的值.我的循环现在在i = 1,并且col2应该是“检查!”.
似乎很容易
df.iloc[i]['col2']='Check'
但是,这会引发警告,并且是a link,似乎是有必要的,因为df.iloc [i] [‘col2’]只会返回我的empy”,而不是“ Check!”.这应该.
几乎询问了(并解决了)here相同的问题,但是,现在不赞成使用键.is_copy命令,它出现了(我每次都不会收到错误,很奇怪……),因此我很犹豫使用它.
所以
ri = df.iloc[i]
ri.is_copy = False
newval = 'Check!'
ri['col2']=newval
df.iloc[i]=ri
可以正常工作,虽然很不错,但很显然,它将很快停止工作,因此这不是最佳选择.
编辑
在问题中添加警告也许是有道理的,以便使其更加清晰并增加其可搜索性:
In [1]: df.iloc[i]['col2']='Check'
Out[1]: /some/path/ipython:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
最佳答案
这是必须通过位置将位置设置为
DataFrame.iat
,但必须通过列将位置设置为get_loc
:
i = 1
df.iat[i,df.columns.get_loc('col2')]='Check'
#slowier
#df.iloc[i,df.columns.get_loc('col2')]='Check'
或通过标签设置为DataFrame.at
:
i = 1
df.at[df.index[i],'col2']='Check'
#slowier
#df.loc[df.index[i],'col2']='Check'
对于默认的RangeIndex:
df.at[i,'col2']='Check'
print (df)
col1 col2
0 1
1 2 Check
2 3
3 4