Question

我使用以下方法将CSV导入为DataFrame：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

然后我尝试根据ID进行简单的替换：
df.loc[df.ID == 103, ['fname', 'lname']] = 'Michael', 'Johnson'

我收到以下错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'loc'

注意，当我print pd.version()时，我得到0.12.0，因此在使用11之前的版本时，这不是问题（至少据我所知）。有什么想法吗？

Answer 1

从评论中提取：“我这样做：”

df = [df.hc== 2]

你创造的是一个“面具”：一个带有布尔值的数组，表明索引的哪一部分符合你的条件。

要根据您的条件过滤数据框，请执行以下操作：

df = df[df.hc == 2]

更明确的是：

mask = df.hc == 2
df = df[mask]

如果您想保留整个数据框并且只想替换特定值，则可以使用替换方法Python pandas equivalent for replace。另一个（表现明智的）方法是创建一个单独的DataFrame，其中from / to值为列，并使用pd.merge将其组合到现有的DataFrame中。并且还可以使用索引来设置值：

df[mask]['fname'] = 'Johnson'

但是对于更大的替换集，您可能希望使用其他两种方法之一，或者使用带有lambda函数的“apply”（用于值转换）。最后但并非最不重要：您可以使用.fillna（'bla'）快速填充NA值。

Answer 2

回溯向您显示df是您的代码行中预期的list而不是DataFrame。

这意味着在df = pd.read_csv("test.csv")和df.loc[df.ID == 103, ['fname', 'lname']] = 'Michael', 'Johnson'之间，您有其他代码行将列表对象分配给df。查看该段代码以找到您的错误

Answer 3

@Boud答案是对的。如果右侧列表与替换元素的数量相匹配，则Loc分配工作正常

In [56]: df = DataFrame(dict(A =[1,2,3], B = [4,5,6], C = [7,8,9]))

In [57]: df
Out[57]: 
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

In [58]: df.loc[1,['A','B']] = -1,-2

In [59]: df
Out[59]: 
   A  B  C
0  1  4  7
1 -1 -2  8
2  3  6  9

Python Pandas：解析“List Object没有属性'Loc'”

3 个答案: