在逐行迭代中更新pandas中的数据框。

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在逐行迭代中更新pandas中的数据框。

我有一个类似于这样的pandas数据框（它非常大）

           date      exer exp     ifor         mat  
1092  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19 
1093  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19 
1094  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19 
1095  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19    
1096  2014-03-17  American   M  528.205  2014-05-17

现在，我想要逐行迭代，当我遍历每一行时，每一行中的ifor的值根据某些条件可能会发生变化，我需要查找另一个数据框。

现在，当我迭代时如何更新。尝试了几种方法，但都没有起作用。

for i, row in df.iterrows():
    if :
        row['ifor'] = x
    else:
        row['ifor'] = y
    df.ix[i]['ifor'] = x

这些方法都没有起作用。我看不到数据框中的值被更新。

admin 更改状态以发布 2023年5月21日
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2 答案

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Pandas的DataFrame对象应该被视为一系列Series。换句话说，您应该根据列来考虑。这个非常重要的原因是，当您使用 pd.DataFrame.iterrows 时，您正在遍历行作为Series。但是这些不是数据框存储的Series，因此它们是在您迭代时为您创建的新Series。这意味着，当您尝试分配它们时，这些编辑不会反映在原始数据帧中。

好的，现在这已经解决了：我们应该怎么办呢？

在此帖子之前建议的包括：

  1. pd.DataFrame.set_value已经在Pandas 0.21版本中弃用
  2. pd.DataFrame.ix已经弃用
  3. pd.DataFrame.loc不错，但可以处理数组索引器，您可以做得更好

我的建议
使用pd.DataFrame.at

for i in df.index:
    if :
        df.at[i, 'ifor'] = x
    else:
        df.at[i, 'ifor'] = y

您甚至可以将此更改为：

for i in df.index:
    df.at[i, 'ifor'] = x if  else y

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如果我需要在if条件中使用前一行的值怎么办？

for i in range(1, len(df) + 1):
    j = df.columns.get_loc('ifor')
    if :
        df.iat[i - 1, j] = x
    else:
        df.iat[i - 1, j] = y

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您可以使用df.at：

for i, row in df.iterrows():
    ifor_val = something
    if :
        ifor_val = something_else
    df.at[i,'ifor'] = ifor_val

在版本0.21.0之前使用df.set_value：

for i, row in df.iterrows():
    ifor_val = something
    if :
        ifor_val = something_else
    df.set_value(i,'ifor',ifor_val)

如果您不需要行值，您可以简单地遍历df的索引，但是为了以防万一，我保留了原始的for循环，以防您需要行值来处理其他事情（此处未展示）。

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