为什么不能在pandas的for循环中使用loc(index+1，'col‘)？
在pandas的for循环中使用loc(index+1，'col')是不推荐的，原因如下：
- 性能问题：使用for循环和loc方法进行逐行操作会导致性能低下。pandas的loc方法是基于标签进行数据访问的，每次循环都需要通过标签索引定位数据，这样会增加额外的时间开销。相比之下，使用向量化操作可以更高效地处理数据。
- 数据复制：在for循环中使用loc方法时，每次迭代都会创建一个新的Series或DataFrame对象，这会导致数据的复制。如果数据量较大，这样的复制操作会消耗大量的内存。
- 索引问题：在for循环中使用loc方法时，使用(index+1，'col')进行索引可能会导致索引越界或错误的结果。pandas的索引是从0开始的，如果使用(index+1)进行索引，可能会超出索引范围。此外，使用字符串'col'进行列索引时，如果列名不存在，也会导致错误。
为了避免这些问题，推荐使用pandas提供的向量化操作来处理数据，例如使用apply、map、applymap等方法，或者使用条件判断语句进行数据处理。这样可以提高代码的执行效率，并减少潜在的错误。如果需要对特定行或列进行操作，可以使用pandas提供的切片或布尔索引来选择数据。
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当我运行这段代码时
df = raw.copy() # making a copy of dataframe raw
df['new col'] = ''
for i in range(len(df)):
df['new col'].loc[i] = 'some thing'
我得到了这个警告(警告1)：
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in
浏览 14提问于2022-03-31得票数 -1
5回答
让我们考虑以下数据框架：
import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [3, 4, 5]}
df=pd.DataFrame(data=d)
如果我想访问熊猫系列df['col1']中的第一个元素，我可以直接去df['col1'][0]。
但是如何访问本系列中的最后一个元素呢？我尝试了df['col1'][-1]，它返回以下错误：
KeyError：-1L
我知道我可以选择类似df['col1'][len(df)-1]的东西，但是为
浏览 0提问于2019-05-24得票数 52
回答已采纳
如果我有像这样的熊猫数据框： Col A Col B
0 9 2
1 7 1
2 6 9
3 3 3
4 1 4
5 6 3
6 7 2
7 9 1 在达到列A中的最小值(即1)之后，如何删除所有行，以便获得如下所示的pandas数据框： Col A Col B
0 9 2
1 7 1
2 6 9
3 3
浏览 54提问于2019-09-06得票数 0
到目前为止我的问题是。我的Pandas版本是0.15.2，我正在编写Python2.7。我正在尝试导出带有MultiIndexed列的数据格式，以便在没有垂直索引的情况下使用excel。这充分说明了我的问题：
# imports
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
# setting columns
>>> level_one = ['a']*3 + ['b']*3 + ['c']*3
>>> level_two =
浏览 0提问于2015-05-20得票数 0
回答已采纳
2回答
我想用一个空列表替换Pandas中特定列中的None条目。
请注意，此列中的某些条目可能已经有一个空列表，我不想触及这些条目。
我试过了：
indices = np.equal(df[col],None)
df[col][indices] = []
和
indices = np.equal(df[col],None)
df[col][indices] = list()
但这两种解决方案都失败了，原因是：
ValueError: Length of replacements must equal series length
为什么？如何使用空列表更新这些特定的行？
浏览 0提问于2014-04-23得票数 2
回答已采纳
嘿，我写了这个代码：
import pandas as pd
d1 = {"KEY": ["KEY1", "KEY2", "KEY3"], "value": ["A", "B", "C"]}
df1 = pd.DataFrame(d1)
df1["value 2"] = "nothing"
d2 = {"KEY": ["KEY2"], "value_alternative": ["
浏览 0提问于2021-12-02得票数 0
回答已采纳
我正在做一个虚拟项目来磨练我的蟒蛇技能，但我遇到了一个问题。我有一个pandas列，里面有很多值，我想做以下事情(我设置了chunksize = 1440，因为我想以1440为一组来处理数据，并分别存储每组1440的输出。) 取该列的第一个值(设为'x')，检查其余(1439)个值，如果发现一个大于'x‘的值，则将其设为'y’。如果您发现值大于'y‘的条目，请在单独的列中输入'Profit’。或者，如果您发现值小于'y‘的条目，请在单独的列中输入'Loss’。这是我尝试过的： import pandas as pd
for
浏览 63提问于2020-12-05得票数 0
2回答
考虑下面是我的数据框架，我希望填充百分比列，将单个标记除以Total，以获得百分比。
Name Marks
0 Total 100
1 Name1 45
2 Name2 65
3 name3 93
4 name4 89
我写了这样的代码
for i in range(0,5):
pcnt=(df['Marks'][i])/(df['Marks'][0])
df['Percentage']=pcnt*100
但是百分比列只为所有行生成0。上面的代码只是一个例子
浏览 0提问于2018-03-10得票数 1
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我尝试在pandas数据框中添加一个新列，然后逐行更新该列的值：
my_df['col_A'] = 0
for index, row in my_df.iterrows():
my_df.loc[index]['col_A'] = 100 # value here changes in real case
print(my_df.loc[index]['col_A'])
my_df
但是，在打印输出中，col_A中的所有值仍然为0，这是为什么？我错过了什么？谢谢!
浏览 0提问于2017-02-09得票数 2
回答已采纳
1回答
我有多索引DataFrame和一本字典。当字典键与0级索引合并时，我需要将DF中的所有数值除以字典中的数字。这是我的代码--我得到的只有NaN值。谢谢你帮忙。
import pandas as pd
data = {
"ix0" : ["a", "a", "b", "b"],
"ix1" : ["a", "b", "a", "b"],
"col1" : [0, 1, 2, 3],
&
浏览 1提问于2018-10-18得票数 1
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1回答
KeyError:列名
、、、
我像这样加载一个数据集： df_performance = pd.read_csv('.local.csv')
df_performance.head() csv文件中的数据已显示为表格。打印头和普通的一样。但是，当我尝试运行此代码片段时： df_performance["Day"] = ""
df_performance.loc['Day'] = [str(x) for x in df_performance.loc["From"]] 我得到这样的错误： KeyError
浏览 31提问于2020-11-23得票数 1
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这是一个很简单的例子
import pandas
df = pandas.DataFrame()
value_to_be_set = {'1'}
df.loc[0, 'col1'] = value_to_be_set
df['col2'] = None
df.loc[0, 'col2'] = value_to_be_set
print(df.head())
输出
col1 col2
0 1 {1}
为什么两列的数据类型不同？
Python 3.7.3
熊猫版本: 0.23.4
浏览 10提问于2020-06-11得票数 8
回答已采纳
我有一个pandas dataframe，我想通过应用基于count函数的过滤器来创建一个新的dataframe，以便只选择计数等于指定数字的那些列。 例如在下面的数据框中： month_end Col A Col B Col C Col D
200703 NaN NaN NaN NaN
200704 0.084 0.152 0.142 0.0766
200705 0.124 0.123 0.020 Na
浏览 24提问于2020-09-07得票数 4
回答已采纳
我有一个数据文件，如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
d = {'col1': [np.nan, 19, 32, np.nan, 54, 67], 'col2': [0, 1, 0, 1, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(d)
我希望根据"col1“的值填充"col2”中缺少的值。具体而言:我想用0填充"col1“中缺少的值，如果"col2”是0，否则保留"col1“。在这种情况下，输出应该如下所示：
d_updated = {'col1
浏览 2提问于2020-05-09得票数 0
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我注意到在Pandas DataFrame中选择列的三种方法：
使用loc:选择列的第一种方法
df_new = df.loc[:, 'col1']
第二种方法--看起来更简单更快：
df_new = df['col1']
第三种方法-最方便的方法：
df_new = df.col1
这三种方法有什么区别吗？我不这么认为，在这种情况下，我宁愿使用第三种方法。
我很好奇为什么会有三种方法来做同样的事情。
浏览 5提问于2018-01-23得票数 144
回答已采纳
我正在尝试通过修改重新分配DataFrame中的多个列。下面是一个简化的例子。 import pandas as pd
d = {'col1':[1,2], 'col2':[3,4]}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
col1 col2
0 1 3
1 2 4 我使用assign()方法将'col1‘和'col2’加1。但是，结果是只向'col2‘添加1，并将结果复制到'col1’。 df2 = df.assign(**{c: lambda x: x[c]
浏览 24提问于2020-04-02得票数 1
回答已采纳
下面的代码创建了我的起点数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
d= {'PX_LAST':[1,2,3,3,3,1,2,2,1,1,3,3],'ma':[2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2],'action':[0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,1,0]}
df_zinc = pd.DataFrame(data=d)
#add column buy_sell
mask1 = df_zinc['action'] != 0
mask2 = df_zinc[&#
浏览 23提问于2019-03-20得票数 0
我目前的代码如下所示。我发现这段代码不符合逻辑，因为我没有在数据库中匹配或连接类似于pd.merge / join条件的列。有什么替代方法吗？ Pseudo
Update xl.col1 = df.col1,
xl.col2 = df.col2
from abc.xls xl df
where df.col1 = xl.col1 and df.col2 = xl.col2
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd
wb = load_workbook('abc.xlsx')
浏览 6提问于2021-08-29得票数 0
我正试图用熊猫来处理python中的一些数据，以创建数据，但我在处理每一列中的数据时遇到了困难。实际上，我需要做的是，对于数据中不是深度的每一列，检查列中的每个值是否高于第95百分位数。如果是这样，则必须将该值替换为前一个和下一个的平均值。
我想使用一个函数来完成第一部分，然后对每一列进行迭代.但这不太管用，我也不知道为什么。
到目前为止，代码是
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
'''
Function do remove the "spikes
浏览 1提问于2020-07-09得票数 0
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2回答
因此，我试图制作一个使用MFI和成交量的交易算法。到目前为止，这是代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import pandas_datareader as web
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
#get stock prices
start = dt.datetime(2017, 1, 1)
end = dt.datetime(2020, 1, 1)
d = web.Data
浏览 2提问于2020-06-16得票数 0
回答已采纳
我有以下df，我正在尝试查看第一列中第一行的值是什么，以及它是否等于本例中的预定字符"0“。我也试过了： if df[col_titles[0]].values[0] == x:
print(True)
df = df.drop(x) 它没有工作，并且有完全相同的错误(如下所示)。 First Column Name Second Column Name Third Column Name Fourth Column Name
0 0 3
浏览 26提问于2020-09-02得票数 1
我正在尝试迭代具有non-sequential索引标签的Pandas DataFrame (逐行)。换句话说，一个Dataframe的索引标签看起来是这样的：2,3,4,5,6,7,8,9,11,12,...。没有行/索引标签10。我想迭代DataFrame，以便根据条件更新/编辑每一行中的某些值，因为我正在将Excel (它已经合并了单元格)读取到DataFrames中。
我尝试使用下面的代码)迭代每一行df，并在条件适用的情况下编辑每一行。
for col in list(df): #All columns
for row in df[1].iterrows():
浏览 2提问于2017-12-15得票数 0
我有一段代码：
self.value=0.8
for col in df.ix[:,'value1':'value3']:
df = df.iloc[abs(df[col] - self.value).argsort()]
它作为main()函数的一部分完美地工作。作为回报，它打印：
artist track pos neg neu
4 Sufjan Stevens Casimir Pulaski Day 0.09 0.91
浏览 2提问于2017-10-05得票数 1
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2回答
使用Pandas
我试图确定某一行中的值是否大于同一行中所有其他列中的值。要做到这一点，我正在循环遍历dataframe的行，并使用'all‘函数来比较其他列中的值；但这似乎是抛出一个错误“字符串索引必须是整数”。
这似乎是可行的:这种方法有什么问题吗？
for row in dataframe:
if all (i < row['col1'] for i in [row['col2'], row['col3'], row['col4'], row['col5']]):
row
浏览 0提问于2018-04-02得票数 1
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我有Pandas Dataframe，它看起来像这样： feat_1 feat_2 feat_3 ... ...
target 10 23 15
UL 0.5 4 7
LL -0.5 -4 -7 其中UL和LL代表上限和下限，这是索引。我希望在循环中替换那些具有计算限制的值，如下所示： for col in df.columns:
UL = df[column].loc['target'] + df[column].loc['UL'
浏览 23提问于2021-02-05得票数 1
回答已采纳
2回答
我有以下数据集：
我想告诉熊猫：
如有报告编号。在30以下，他需要创建一个等于
df_bei_indexcol*0.05 +df_bei_index‘’PDI_Average‘*0.95。
如有报告编号。更高或等于30，他需要创建一个等于
df_bei_indexcol
我编写了以下代码：
for col in col_list:
if df_bei_index['Report No'] <= 29:
df_bei_index[col+'_final'] = df_bei_index[col]*0.05 +
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
回答已采纳
像这样的数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
["2017-01-01 04:45:00", "2017-01-01 04:45:00removeMe"], columns=["col"]
)
为什么我在这里有一个SettingWithCopyWarning
def test_fun(df):
df = df[~df["col"].str.endswith("removeMe")]
df.loc[:, "col"] = pd.t
浏览 0提问于2019-07-05得票数 2
回答已采纳
3回答
这是我的第一篇文章，请耐心等待。我需要一些帮助来优化下面的一个线性。
pd_df.loc[flag, 'COL_{}'.format(col_number)] = pd_df.loc[flag,'COL{}'.format(col_number)].apply(lambda x: x + str(userid) + "@")
pd_df :熊猫数据框包含2M行
用于在pd_df中一次过滤/更新多个行的flag= numpy一维数组
COL_{}'.format(col_number)=根据main FOR循环的随机列数，如COL_1，CO
浏览 2提问于2021-07-18得票数 2
我在Python3.6中使用pandas dataframe来索引文件和属性。我最初的解决方案使用dataframe第一列上的文件名和其他列上的数字属性。 当我循环遍历收集属性的文件并尝试将值分配给数据帧上的相应列时，这些值没有正确存储。 我尝试了几次，最终得到了一个可以工作的代码，但我不明白为什么最初的解决方案不能工作。 谁能给出一些解释，或者一个更好的解决方案，为数据帧上的元素赋值，而不会引发警报。(我知道如何在这种情况下关闭警报，但我不想这样做) 下面的代码举例说明了这个问题。如果数据帧是以不同的方式创建的，并且字符串值列位于不同的位置，例如数据帧上的第二列或第三列，我也会得到相同的结
浏览 9提问于2019-06-07得票数 2
回答已采纳
1回答
有谁能帮我理解一下吗?在删除数据时，我们通常会这样做
df.loc[df['col_1']==0]
但是，当我必须根据两个列值或多个条件进行子集时，我们可以这样做。
df[(df['col_1']==0) & (df['col_2']>0)]
为什么在第二个标准中没有使用.loc？
另外，为什么我们不能在第二个代码中使用和，即
df[(df['col_1']==0) and (df['col_2']>0)] ?
浏览 0提问于2020-09-10得票数 1
回答已采纳
我知道这是一个非常常见的错误，然而，在我的情况下，我不能弄清楚为什么会发生在我身上。
我得到了：
SettingWithCopyWarning:
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
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#i
浏览 0提问于2018-03-09得票数 3
我想通过在循环中应用if else来提取具有多个条件的pandas字符串。然而，它似乎不起作用，并且只返回第一列。对此有什么建议吗？
|col_a|col_b|
|peter--bob:5067561|peter--bob:5067561|
|chris**bbb:5067561|chris**bbb:5067561|
|bob##ccc:5067561|bob##ccc:5067561|
def get_string(df):
cols = df.columns[0:20]
for col in cols:
if col.find('*
浏览 7提问于2019-07-11得票数 1
回答已采纳
我很难能够更改一列中的所有值，而另一列具有与需要更改的值相关联的唯一ID。例如..。 col1 | col2
a x
a x
a y
a y
b 'none'
b x
b x
b z
b z 我需要能够检查col2包含“none”的位置，然后将col2中的所有值更改为“none”，其中col1等于“b”。请记住，我在示例中提供的值不是真正的值，它们要长得多，并且有上千行中的100行，因此不能手动检查名称。这将
浏览 16提问于2021-11-06得票数 0
回答已采纳
下面几行代码给出了SettingWithCopyWarning。我试过使用.copy()，就像许多其他关于这个话题的答案中所建议的那样，但我似乎不能得到消失的警告。产生错误的代码行是调用iloc的最后一行。然而，我不能理解为什么这会成为一个问题。
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.arange(100), columns =['col1'])
df['col2']=df.loc[:,'col1'].diff()
df['col2'].iloc[0]
浏览 0提问于2020-10-17得票数 1
3回答
我只是在试用Pandas，不知道为什么我没有得到正确的输出(来自海运的泰坦尼克号数据集)。
Status列应该显示"f"，其中在列“性爱”中显示女性。(图片附后)
浏览 5提问于2022-03-23得票数 1
2回答
Python 3.4和Pandas 0.15.0
df是一个数据帧，col1是一个列。使用下面的代码，我将检查值10是否存在，并将这些值替换为1000。
df.col1[df.col1 == 10] = 1000
这是另一个例子。这一次，我将根据索引更改col2中的值。
df.col2[df.index == 151] = 500
这两种情况都会产生以下警告：
-c:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the the caveats
浏览 123提问于2014-11-04得票数 23
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1回答
我想解释从一台机器输出的数据，它捆绑在一个CSV文件中。我想输出一个更容易分析的大表。 输入数据可能如下所示： marker,
info 1, info 2 \r\n
col1,col2,col3,col4,col5,colA,colB,colC \r\n
NULL,2e15,-222,info,string,0.17,b,c \r\n
... \r\n
marker,
info 3, info 4 \r\n
col1,col5,colA,colB,colD \r\n
text,foo,0.17,-1e-12,string \r\n 换句话说，有逗号分隔的数据表，可以通过描述下面内容的标记字
浏览 44提问于2021-11-22得票数 1
我有这样的数据，
ColA Result_ColA ColB Result_ColB Result_ColC
1 True 1 True True
2 False 2 True False
3 True 3 True False
我想识别python中列表中的行号，它在任何Result_列中都有一个值False。
对于给定的数据，虚假列表中将有第2行和第3行。考虑从1开始的行号。
类型错误跟踪：
ReqRows = np.arange(1, len(Out_df)+ 1)
浏览 1提问于2019-01-28得票数 1
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嘿，伙计们，我是python的新手，现在我开始使用一些库，比如Pandas和Numpy。最近，我的老师给我做了这个练习，我不知道该用哪种方法。详情如下：
df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1, 1, 0, 3],
'col2': [23, 4, 1, 1, 3],
'col3': [0, 5, 2, 1, 1],
'col4': [1, 2, 6, 4, 0],
'col5
浏览 0提问于2018-12-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我是python/pandas的新手，在理解pandas索引的工作原理时遇到了困难。当我迭代数据框的各行并创建具有相同行数的新数据框，然后尝试添加原始数据框中存在的系列时，添加的系列只重复其第一个元素。
下面是一个简单的示例，其中包含数据帧的内联打印：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': range(1,6), 'col2': range(6,11), 'col3': range(11, 16)})
print(df)
col1 col2 col3
0
浏览 0提问于2018-07-11得票数 2
我每天在工作中使用熊猫。我最近将0.15.1从0.13.1升级到了0.15.1，现在，当迭代相对较小的DataFrames时，一堆代码太慢了，无法完成。
(我意识到通常有更好/更快的方法来完成DataFrame上的迭代，但有时有一个for循环结构是非常清晰和简洁的)
当混合类型时，我将问题归结为一个问题：
def iterGet(df,col):
for i in df.index:
tmp = df[col].loc[i]
def iterLocSet(df,col,val):
for i in df.index:
#df[col].loc[
浏览 0提问于2014-12-09得票数 1
回答已采纳
2回答
我得到了一个索引错误，我不知道如何修复它：IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match).，我不明白它为什么要抛出这个错误，因为display()调用中显示的索引是一致的。
我尝试了答案中的双括号，但没有起作用。
下面的可重复示例基于一个严重简化的真实代码版本。在最后一行中抛出错误。
使用Python 3.7。
import pandas as pd
def myfcn(row,
浏览 5提问于2021-02-09得票数 1
回答已采纳
在下面的函数中，myfun首先检查是否满足某个条件，然后继续操作。 这种检查发生在函数内部。 有没有办法在应用函数之前进行检查？ 例如，if [column] == xyx, .apply(myfun) 下面是一些代码： import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'col1':['hi','hello','hi','hello'],
'col2':['random', 'words', '
浏览 28提问于2019-08-30得票数 0
回答已采纳
import pandas
d = {'col1': [25,20,30],
'col2': [25,20,30],
'col3': [25,20,30],
'col4': [25,39,11]
}
df = pandas.DataFrame(data=d)
如何从该数据帧循环并添加col1 + col2 + col3 + col4，如果不等于100，则在索引中取值执行此col1/(col1+col2+col3+col4，并将其作为该点新值。这样，当你对col1 + col2 + co
浏览 0提问于2020-01-31得票数 1
2回答
我有一个包含三个列ID、Col1和Col2的dataframe。我希望按ID和Col1对df进行分组，并删除所有低于Col2中值的Col1值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B']},
{'Col1': [0, 1, 2, 4, 0, 1, 2]},
{&#
浏览 1提问于2018-07-24得票数 2
回答已采纳
2回答
我有这样的数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc', 'def', 'tre'],
'col2': ['foo', 'bar', 'stuff']})
col1 col2
0 abc foo
1 def bar
2 tre stuff
一本这样的字典：
d = {'col1': [0, 2], 'col
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
回答已采纳
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, '10':100, '11':100, '12':100},
{'c1':11,'10':110, '11':100, '12':100},
{'c1':12,'10':120, '11':100, '12':100}] .
df = pd.DataFrame(inp)
浏览 610提问于2019-02-20得票数 0
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我有两个看起来相同的数据文件，对于它们，我想添加一个额外的列，然后重新排序这些列。下面是我努力做到这一点的一个例子：
data=[[1,2],[3,4]]
cols=['col1','col2']
df1=pd.DataFrame(data,columns=cols)
df2=pd.DataFrame(data,columns=cols)
for df in [df1,df2]:
df.loc[:,'col3']=[5,6]
df=df.reindex(['col3','col2','c
浏览 8提问于2022-04-04得票数 1
回答已采纳
我有如下数据：
df=pandas.DataFrame()
df['A'] = numpy.random.random(10)
df['B'] = numpy.random.random(10)
df['C'] = numpy.random.random(10)
df['Col_name'] = numpy.random.choice(['A','B','C'],size=10)
我希望获得一个输出，该输出使用“Col_name”和数据行的相应索引来查找数据文件中的值。我可以使用以下
浏览 2提问于2022-03-03得票数 0
我有一段代码：
import pandas as pd
from scipy.stats import linregress
from dao.pair.adfvalues import adfval
__all__=['df_test']
_col_diff='diff'
_col_orig='orig'
_col_shift='shift'
class DfTest(object):
def __init__(self,confidence_interval,sample_size):
self.
浏览 10提问于2020-02-11得票数 1
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