使用 loc 更新数据框 python pandas

Question

我有一个 pandas 数据框 (df)，其列结构为：

month a b c d

此数据框包含一月、二月、三月、四月的数据。A、B、C、D 是数字列。对于 Feb 月份，我想重新计算 A 列并在数据框中更新它，即对于 month = Feb, A = B + C + D

我使用的代码：

 df[df['month']=='Feb']['A']=df[df['month']=='Feb']['B'] + df[df['month']=='Feb']['C'] + df[df['month']=='Feb']['D']

这运行没有错误，但没有更改 A 列中 2 月份的值。在控制台中，它给出了一条消息：

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

我尝试使用 .loc，但现在我正在处理的数据框，我已经在其上使用了 .reset_index()，但我不确定如何设置索引和使用 .loc。我遵循了文档但不清楚。你能帮我一下吗？这是一个示例数据框：

 import pandas as pd import numpy as np
 dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
 df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

我想更新一个日期：2000-01-03。我无法提供我的数据片段，因为它是实时数据。

Answer 1

正如您从警告中看到的那样，您应该使用 loc[row_index, col_index]。当您对数据进行子集化时，您会得到索引值。您只需要传递 row_index 然后用逗号 col_name:

df.loc[df['month'] == 'Feb', 'A'] = df.loc[df['month'] == 'Feb', 'B'] + df.loc[df['month'] == 'Feb', 'C'] + df.loc[df['month'] == 'Feb', 'D']

Answer 2

虽然不是最漂亮的，但我实现你的目标的方式（没有明确地遍历行）是：

df.ix[df['month'] == 'Feb', 'a'] = df[df['month'] == 'Feb']['b'] + df[df['month'] == 'Feb']['c']

注意：ix 因为 Pandas v0.20.0 支持 iloc / loc .

使用 loc 更新数据框 python pandas

Use of loc to update a dataframe python pandas

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