Question

因此，我尝试以大熊猫浏览我的数据框，如果两列的值等于某值，那么我将在该位置更改一个值，这是我一直在使用的循环的简化版本（我更改了if / else函数的值，因为原始函数使用了正则表达式和东西，而且非常复杂）：

pro_cr = ["IgA", "IgG", "IgE"] # CR's considered productive
rows_changed = 0
prod_to_unk = 0
unk_to_prod = 0

changed_ids = []

for index in df_sample.index:
    if num=1 and color="red":
        pass
    elif num=2 and color="blue":
        prod_to_unk += 1
        changed_ids.append(df_sample.loc[index, "Sequence ID"])
        df_sample.at[index, "Functionality"] = "unknown"
        rows_changed += 1
    elif num=3 and color="green":
        unk_to_prod += 1
        changed_ids.append(df_sample.loc[index, "Sequence ID"])
        df_sample.at[index, "Functionality"] = "productive"
        rows_changed += 1
    else:
        pass

print("Number of productive columns changed to unknown: {}".format(prod_to_unk))
print("Number of unknown columns changed to productive: {}".format(unk_to_prod))
print("Total number of rows changed: {}".format(rows_changed))

所以主要的问题是更改代码：

df_sample.at[index, "Functionality"] = "unknown" # or productive

如果我在没有这些代码行的情况下运行此代码，它将正常工作，它将找到所有正确的位置，并告诉我已更改了多少个位置以及它们的ID是什么，我可以使用它们与CSV文件进行验证。

如果我使用df_sample["Functionality"][index] = "unknown" # or productive，则代码会运行，但是检查已更改的行会发现它们根本没有更改。

当我使用df.at[row, column] = value时，出现“ AttributeError：'BlockManager'对象没有属性'T'”

我不知道为什么会这样。没有重复的列。希望这很清楚（如果不能让我知道，我会尽力澄清）。谢谢！

Answer 1

说实话，我从未使用过df.at-而是尝试使用df.loc：

df_sample.loc[index, "Functionality"] = "unknown"

Answer 2

您也可以保持健康。

示例：df.iat [iTH行，jTH列]

无法更改特定位置的数据框的值

2 个答案: