文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么我的pandas dataframe在我改变它们的时候没有更新它的值？

在使用pandas dataframe时，如果在改变它们的值时没有看到更新，可能是因为pandas的数据结构是不可变的。这意味着当你对一个dataframe进行操作时，它会返回一个新的dataframe，而不是直接修改原始的dataframe。

为了解决这个问题，你可以使用以下方法之一：

  1. 使用赋值操作符（=）将新的dataframe赋值给原始的dataframe变量。例如：df = df.some_operation()
  2. 使用inplace参数进行原地修改。许多pandas操作都支持inplace参数，通过将其设置为True，可以直接修改原始的dataframe。例如：df.some_operation(inplace=True)

需要注意的是，不是所有的pandas操作都支持inplace参数，因此在使用之前请查看相关文档。

此外，还有一些常见的错误可能导致dataframe没有更新值：

  1. 检查是否正确地引用了dataframe。确保你在对正确的dataframe进行操作。
  2. 检查是否正确地使用了索引或标签。如果你使用了错误的索引或标签，可能会导致dataframe没有更新。
  3. 检查是否正确地使用了操作符。某些操作符可能会返回一个新的dataframe，而不是修改原始的dataframe。

总结起来，要确保在对pandas dataframe进行操作时，使用适当的方法来更新它们的值，并注意避免常见的错误。如果仍然遇到问题，可以查阅pandas官方文档或寻求社区支持来获取更多帮助。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:为什么我的网络爬虫在我运行它的时候没有返回任何信息？为什么我的输入值在Redux状态改变时没有更新？Qt:QGraphicsScene在我预期的时候没有更新为什么我的角色在我按住它太久的时候会重复？我的number值没有更新，我该如何修复它？为什么我的对象中的值没有改变？“为什么我的定义没有改变我的字典？”为什么我的源pandas dataframe在下面的函数中没有更新？C函数:为什么我的变量在设置后立即改变它们的值？为什么我的闭包没有在我期望的时候被调用？为什么我的@State没有改变我的条件语句？为什么我的数组在函数之后没有改变原始值Flutter为什么我的文本字段在我不关注它的时候失去了值？为什么我的函数在中途改变了我的b值？为什么我的值在GetX Flutter中没有更新为什么我的精确度值在我的火车模型上没有改变为什么我的合同状态没有改变为什么我的结果变量没有改变？为什么我的背景视频没有改变？Python DataFrame:如果我改变了索引，为什么我的值变成了NaN？
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么我在客户端发送信息的时候按发送按钮无法发到服务器端?

一、前言 前几天在Python白银交流群【无敌劈叉小狗】问了一个Python通信的问题，问题如下：大家能帮我看看为什么我在客户端发送信息的时候按发送按钮无法发到服务器端？...具体的表现就是点了发送但服务器收不到，如下图所示： 二、实现过程 这里【啥也不懂】给了一个指导，他当时在赶车，电脑不太方便，让粉丝截图了代码，直接看图的。这里提出来了几个怀疑的点。...顺利地解决了粉丝的问题。 如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python库下载失败的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【无敌劈叉小狗】提出的问题，感谢【啥也不懂】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

13710

快速解释如何使用pandas的inplace参数

介绍 在操作dataframe时，初学者有时甚至是更高级的数据科学家会对如何在pandas中使用inplace参数感到困惑。 更有趣的是，我看到的解释这个概念的文章或教程并不多。...我没有记住所有这些函数，但是作为参数的几乎所有pandas DataFrame函数都将以类似的方式运行。这意味着在处理它们时，您将能够应用本文将介绍的相同逻辑。...它直接改变原始数据框架，因此，如果需要改变原始数据，那么inplace=True是首选。 那么，为什么会有在使用inplace=True产生错误呢?...这个警告之所以出现是因为Pandas设计师很好，他们实际上是在警告你不要做你可能不想做的事情。该代码正在更改只有两列的dataframe，而不是原始数据框架。...因此，这段代码的结果是将把None分配给df。 总结 我希望本文为您揭开inplace参数的神秘面纱，您将能够在您的代码中正确地使用它。

2.4K20

    • Python科学计算之Pandas

    类似于head，我们只需要调用tail函数并传入我们想获取的行数。需要注意的是，Pandas不是从dataframe的结尾处开始倒着输出数据，而是按照它们在dataframe中固有的顺序输出给你。...把这些列名变短会让你的工作更加轻松： ? 有一点需要注意的是，在这里我故意让所有列的标签都没有空格和横线。后面你将会看到，如果我们这样命名变量，Pandas会将它们存成什么类型。...好，我们也可以在Pandas中做同样的事。 ? 上述代码将范围一个布尔值的dataframe，其中，如果9、10月的降雨量低于1000毫米，则对应的布尔值为‘True’,反之，则为’False’。...对数据集应用函数 有时候你会想以某些方式改变或是操作你数据集中的数据。例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。...合并数据集 有时候你有两个单独的数据集，它们直接互相关联，而你想要比较它们的差异或者合并它们。没问题，Pandas可以很容易实现： ? 开始时你需要通过’on’关键字参数指定你想要合并的列。

    2.9K00

    python：Pandas里千万不能做的5件事

    大部分时候，你必须只用索引找到一个值，或者只用值找到索引。 然而，在很多情况下，你仍然会有很多不同的数据选择方式供你支配：索引、值、标签等。 在这些不同的方法中，我当然会更喜欢使用当中最快的那种方式。...我在这里使用它们纯粹是为了证明循环内行的速度差异） 错误2：只使用你电脑 CPU 的四分之一 无论你是在服务器上，还是仅仅是你的笔记本电脑，绝大多数人从来没有使用过他们所有的计算能力。...对于不是来自 CSV 的 DataFrames 也同样的适用。 错误4：将DataFrames遗留到内存中 DataFrames 最好的特性之一就是它们很容易创建和改变。...如果你是在服务器上，它正在损害该服务器上其他所有人的性能（或者在某些时候，你会得到一个 "内存不足 "的错误）。...Matplotlib 是由 Pandas 自动导入的，它甚至会在每个 DataFrame 上为你设置一些图表配置。既然已经为你在 Pandas 中内置了它，那就没有必要再为每张图表导入和配置了。

    1.6K20

    业界 | 用Python做数据科学时容易忘记的八个要点！

    当我谷歌一个问题，发现有人提了同样问题，但下面只有一个回答，而且2003年以后就再也没有新的答案的时候，我真是和那个提问者同病相怜！弱小，可怜又无助！ “你是谁！你在哪儿！最后你发现了啥！...这时候Lambda函数来搭救你了！ Lambda函数用于在Python中创建小型的，一次性的和匿名的函数对象。基本上，它们可以让你“在不创建新函数的情况下”创建一个函数。...即使没有，那么你也肯定会在将来的某个时候碰到。...我记得我最喜欢的解释是这个： df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas的dataframe调用shape属性时会返回一个元组，其中第一个值表示行数，第二个值表示列数...Join，就像merge一样，可以组合两个dataframe。但是，它根据它们的索引进行组合，而不是某些特定的主键。 ?

    1.4K00

    pandas入门教程

    pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。...请注意： Index并非集合，因此其中可以包含重复的数据 Index对象的值是不可以改变，因此可以通过它安全的访问数据 DataFrame提供了下面两个操作符来访问其中的数据： loc：通过行和列的索引来访问数据...详细的read_csv函数说明请参见这里：pandas.read_csv 处理无效值 现实世界并非完美，我们读取到的数据常常会带有一些无效值。如果没有处理好这些无效值，将对程序造成很大的干扰。...忽略无效值 我们可以通过pandas.DataFrame.dropna函数抛弃无效值： ? 注：dropna默认不会改变原先的数据结构，而是返回了一个新的数据结构。...如果想要直接更改数据本身，可以在调用这个函数的时候传递参数 inplace = True。 对于原先的结构，当无效值全部被抛弃之后，将不再是一个有效的DataFrame，因此这行代码输出如下： ?

    2.2K20

    12种用于Python数据分析的Pandas技巧

    它会用目标列的平均值/众数/中位数更新缺失值，以此达到目的。...注： 多索引需要元组来定义loc语句中的索引组。这是一个在函数中要用到的元组。 values [0]的后缀是必需的，因为默认情况下返回的值与DataFrame的值不匹配。...我不否认，但我只想说明一点，就是如果你能把这个模型的准确率再提升哪怕0.001%，这都是个巨大的突破。 注：这里的75%是个大概的值，具体数字在训练集和测试集上有所不同。...我希望这能直观地解释为什么在Kaggle这样的比赛中，0.05%的准确率提升能带来500名以上的排名提升。 7....这两幅图表明收入在贷款过程中所占的比重并没有我们想象中那么高，无论是被拒的还是收到贷款的，他们的收入没有非常明显的区别。 10.

    89420

    pandas使用与思考读书的意义是什么？

    Pandas 中，如果没有值，都对齐赋给 NaN。...字典的“键”（"name"，"age"，"sex"）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。...和每横行索引（第二层字典键）以及对应的数据（第二层字典值），也就是在字典中规定好了每个数据格子中的数据，没有规定的都是空。...我前一段时间学习了numpy,pandas,matplotlib等一些数据处理的工具， 我当时也没有想过后面会使用到，就是看看。...另一个，它们精华的部分会变成营养被你身体吸收，保证我们的成长，是潜移默化的 读书也是类似的，当时是看不出成效的， 量变达到一定时候，就会质变。

    1.4K40

    用在数据科学上的 Python：你可能忘记的 8 个概念

    为了巩固我对这些理念的理解和便于你们在 StackOverFlow 进行搜索，这里我整理出了我在使用 Python，Numpy，Pandas 中的一些知识点。...对于每一个知识点我都给出了简短的描述和例子。另外，我也给出了视频和其他的资料的链接，这些有助于加深这些知识点的理解。 列表推导式 在写循环的时候，每次定义一堆的列表是相当无聊的。...下面给出删除列的示例： df.drop('Column A', axis=1) df.drop('Row A', axis=0) 在我真正知道为什么需要声明轴是什么之前，我编写了无数次这行代码。...我喜欢探求原因，或者至少我记得这个： df.shape (# of Rows, # of Columns) 查看 Pandas 中 dataframe 的 shape 属性会返回一个元组，其中第一个值表示行数...Join 函数合并两个 dataframe 的方法与 merge 函数类似。但是，它根据索引合并 dataframe，而不是某些指定列。 ?

    1.2K10

    独家 | 什么是Python的迭代器和生成器?（附代码）

    我喜欢它提供的灵活性和难以置信的功能。我喜欢深入研究Python的各种细微差别，并了解它如何应对不同的情况。 在使用Python的过程中，我了解到了一些功能，这些功能的使用与其简化的复杂度不相称。...由于类对象本身是迭代器，因此它返回自身； next()方法从迭代器中返回当前值，并改变下一次调用的状态。我们将num变量的值加2，因为我们只打印偶数。...(next(it)) print(next(it)) print(next(it)) 我没有写sequence结束的条件，因此迭代器将永远继续返回下一个值。...一个重要的问题：为什么要先考虑用迭代器？ 我在文章开头提到了这一点：之所以使用迭代器，是因为它们为我们节省了大量内存。这是因为迭代器在生成时不会计算项，而只会在调用它们时计算。...： import pandas as pd # pandas dataframe df = pd.read_csv('.

    1.2K20

    Pandas实用手册（PART I）

    在需要管理多个DataFrames时你会需要用更有意义的名字来代表它们，但在数据科学领域里只要看到df，每个人都会预期它是一个Data Frame，不论是Python或是R语言的使用者。...很多时候你也会需要改变DataFrame 里的列名称： ? 这里也很直观，就是给一个将旧列名对应到新列名的Python dict。...有时候同一笔数据的不同特征值（features）会被存在不同文档里，这时候我们就需要选定axis=1。...定制化DataFrame显示设定 虽然pandas 会尽可能地将一个DataFrame 完整且漂亮地呈现出来，有时候你还是会想要改变预设的显示方式。这节列出一些常见的使用情境。...这时候你可以使用pandas Styler底下的format函数来做到这件事情： ? 如果你从来没有用过df.style，这应该是你这辈子看过最缤纷的DataFrame。

    1.8K31

    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    我喜欢 Pandas 的原因之一，是因为它很酷，它能很好地处理来自一大堆各种不同来源的数据，比如 Excel 表格、CSV 文件、SQL 数据库，甚至还能处理存储在网页上的数据。...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...我喜欢 Pandas 的原因之一，是因为它很酷，它能很好地处理来自一大堆各种不同来源的数据，比如 Excel 表格、CSV 文件、SQL 数据库，甚至还能处理存储在网页上的数据。...数据透视表 在使用 Excel 的时候，你或许已经试过数据透视表的功能了。数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。

    25.9K64

    Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

    ，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...，但数据结构的大小并非都是可变的，比如，Series 的长度不可改变，但 DataFrame 里就可以插入列。

    2.2K50

    基于 Python 和 Pandas 的

    但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像是一个仅有行和列组成的电子表格. 现在开始, 我们可以使用 Pandas 以光速对数据集进行一系列的操作....Pandas 的性能非常强大, 非常值得学习. 如果你在使用 excel 或者其他电子表格处理大量的计算任务, 那么通常需要1分钟或者1小时去完成某些工作, Pandas 将改变这一切....如果你是初次接触 Python 语言, 没有关系, 我相信你一样可以继续下面的课程, 而且这个教程甚至可以作为你 Python 的一个初步入门教程....所以现在我们就获得了一个 dataframe, 那么我们要如何查看它的内容呢?...以上就是对 Pandas 一个简单快速的介绍. 在这个整个系列教程中, 我将会带到更多的Pandas 的基础知识, 还有一些对 dataframe 的操作.

    1.1K20

    plotly-express-3-Dash_callback

    在使用回调函数的时候需要引入一个模块： from dash.dependencies import Input, Output ?...上述例子中没有对children属性赋值。Dash应用程序启动时，它将自动使用输入组件的初始值调用所有回调，以填充输出组件的初始状态。如果将其设为其他值，原始值将会被覆盖。...当滑动条改变，即输入改变的时候，dash的回调函数也会同时更新，然后返回给dash应用 We load our dataframe at the start of the app: df = pd.read_csv...在应用APP开始的时候就导入了数据df；保证了数据df是全局性质，在任何地方都可以读取使用。...不要在回调函数内部改变原始数据，它仅仅是使用pandas来进行过滤数据，从而来使用其副本。

    60110

    竟然说pandas中的join比merge快5倍？我带你看源码吧

    其实这说法我一听就知道是错误的。不过当时没有具体证据支持，所以我也没有下具体结论。 今天，我就从源码的角度，给大家一个参考依据。...但是 我们使用 merge 的时候根本没有设置这两个参数，它们都是 False。...对比一下之前的时间： 解释一下差异： join 的耗时短了很多，因为现在它没有设置行索引的操作 merge 耗时也短了很多，因为现在它内部用了行索引 但是，为什么 merge 耗时仍然比 join 要慢很多...为什么？显然，有什么东西在第二次运行的时候，得到了优化。 在之前的源码调试中，我们得知，其实两个表按行索引关联，最核心的计算就是行索引对象的 join 函数。...直接看看它的源码 缓存了结果。 道理很简单， pandas 怎么可以知道一个行索引的值是否唯一？显然要遍历一次数据。这个过程在大量数据的时候成本很高。由于索引对象是不可变的，所以可以缓存结果。

    1.1K30

    使用 Rust 极致提升 Python 性能：图表和绘图提升 24 倍，数据计算提升 10 倍

    在没有太多无关细节的情况下，我们的任务是处理来自船舶的 GPS 信号，并在应用其它算法之前，通过一组多边形算法，对信号进行过滤。 为什么这段代码如此慢？...我们使用的是 pandas，船舶的位置存储在 dataframe，但是我们需要将这个 dataframe 传递给 matplotlib，用于我们要测试的每个多边形区域。...或许，在生产环境中进行繁重的任务处理，matplotlib 不是合适的工具？既然代码中已经在使用 pandas 了，为什么不试试 geopandas 呢？...Rust 最近，我一直在使用 PyO3 做一些实验性的工作，它允许 Rust / Python 的双向集成。这里，我们将重点介绍 Python 导入和使用 Rust 实现的模块。...业务逻辑没有改变，但实现方式已经改变了，只要 point-in-polygon “正常工作”——我们有单元测试来证明这一点——这次代码改进就不会造成任何伤害。

    2K31

    Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

    默认情况下，当创建一个没有索引参数的Series（或DataFrame）时，它初始化为一个类似于Python的range()的惰性对象。...对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。

    28420

    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...这就是为什么merge和join有一个排序参数。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。

    40020
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券