如何仅替换 DataFrame 中的 1 个元素 (Python-Pandas)

Question

:D 我有一个这样的数据框，每 5 分钟就会在其中添加一次分类信息。 索引是同一日期 (ìndex_date)，分类数据是列 Fruits。 Number 列计算它每 5 分钟收到的每种水果的数量，总是增加它们的价值，而 Diff_number 列是与最后输入的分类数据的差异。 col Diff_number 由以下内容组成：

df['Diff_number'] = df.groupby(['Fruit'])['Number'].diff().fillna(0)

index_date	Fruits	Number	Diff_number
16:10:16.000	Apple	1	0
16:10:16.000	Grapes	3	0
16:10:16.000	Orange	4	0
16:15:16.000	Apple	5	4
16:15:16.000	Grapes	8	5
16:15:16.000	Orange	10	6
16:20:16.000	Apple	10	5
16:20:16.000	Grapes	8	0
16:20:16.000	Orange	1	-9

例如。在 16:10:16.000 时，它得到 1 个苹果，差异为 0，5 分钟后，它总共得到 5 个苹果，差异为 4。 这里一切都很好，但我的问题是：

有没有办法消除 -9 并始终取 Number 列中的数字？

我期望的是：

index_date	Fruits	Number	Diff_number
16:10:16.000	Apple	1	0
16:10:16.000	Grapes	3	0
16:10:16.000	Orange	4	0
16:15:16.000	Apple	5	4
16:15:16.000	Grapes	8	5
16:15:16.000	Orange	10	6
16:20:16.000	Apple	10	5
16:20:16.000	Grapes	8	0
16:20:16.000	Orange	1	1

当 col Number 由于某种原因停止递增计数时，Diff_number col 仅在该行中采用 Number 的值。

实现 我试着这样做：

if df.iloc[index]['Diff_number'] < 0:
   df.iloc[index]["Diff_numver"] = df.iloc[index]["Number"] 

但它不起作用:c

Answer 1

你可以这样做：

if df.iloc[row]['Diff_number'] < 0:
   df.at[row, 'Diff_number'] = df.iloc[row]['Number']