详解pandas赋值失败问题解决

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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