一、pandas对整列赋值
这个比较正常,一般直接赋值就可以:
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) x['A'] = ['10', '11', '12', '13', '14']
二、pandas对非整列赋值
1、用单个值赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x[index]['A'] = 100
是不是很奇怪,没有赋值成功!!
2、用多个值赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x[index] = [100, 200]
报错了!!提示说,要用.loc赋值,那我们试一下。
3、.loc赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = [100, 200]
报错,这是因为shape原因。
x.loc[index, ['A']] = [['100'], ['200']]
三、用数据的另外一列赋值
1、错误方式
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''], 'B': ['4', '5', '6', '7', '']}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']]
正确方式
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''], 'B': ['4', '5', '6', '7', '']}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']].copy().values.tolist()
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。