Question

我有这样的df：

from tornado import gen
from tornado.ioloop import IOLoop

async def f():
while True:
    await gen.sleep(0.100)
    record = create_record()
    source.emit(record, asynchronous = True)

IOLoop.current().add_callback(f)

我想根据它们的NUM_SC将一些值乘以（-1）。例如，对于NUM_SC中的511和127，将值乘以（-1）。对我有用的是：

Name   Value       NUM_SC

A      1000        421

B      2000        127

C      3000        511

D      2000        718

E      1500        511 (may duplicate)

其中 negative_sc 包含NUM_SC，我希望将其乘以（-1）。在此示例中，negative_sc =（511,127）。

但是这种方法需要很多时间。我尝试过这样的事情：

for i in negative_sc:
    for j in range(76818):
        if df.NUM_SC[j] == i:
            df.Values[j] *= (-1)

但是这产生了错误并且没有产生任何结果。

处理此类任务的最佳方法是什么？根据另一列中的值更改一列中的值

非常感谢！

Answer 1

您不应链接[ ]和.column_name。因此df.Values[j] *= -1和df[df.NUM_SC == i].Values *= -1都不起作用。有关详细信息，请参见this document。

代替：

df.loc[df.NUM_SC.isin(negative_sc), 'Values'] *= -1

Answer 2

尝试使用isin为您要否定的列创建掩码。

import queue

# Initializing a queue
qW = queue.Queue(maxsize=20)

# qsize() give the maxsize of the Queue
print(qW.qsize())

更改数据框中的特定值

2 个答案: