Question

我在Python Pandas数据帧上有两个与索引相关的问题。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'id' : range(1,9),
                'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                       'two', 'three', 'one', 'two'],
                'amount' : np.random.randn(8)})

df = df.ix[df.B != 'three'] # remove where B = three
df.index
>>  Int64Index([0, 1, 2, 4, 6, 7], dtype=int64) # the original index is preserved.

1）我不明白为什么修改数据框后索引不会自动更新。有没有办法在修改数据帧时自动更新索引？如果没有，那么最有效的手动方式是什么？

2）我希望能够将B的第5个元素的df列设置为“3”。但df.iloc[5]['B'] = 'three'不这样做。我检查了manual，但没有介绍如何更改按位置访问的特定单元格值。

如果我按行名访问，我可以这样做：df.loc[5,'B'] = 'three'但我不知道索引访问等价物是什么。

P.S。 Link1和link2是我第二个问题的相关答案。但是，他们没有回答我的问题。

Answer 1

1）我不明白为什么修改数据帧后索引不会自动更新。

如果要在删除/添加行后重置索引，可以执行以下操作：

df = df[df.B != 'three'] # remove where B = three
df.reset_index(drop=True)

       B    amount  id
0    one    -1.176137    1
1    one     0.434470    2
2    two    -0.887526    3
3    two     0.126969    5
4    one     0.090442    7
5    two    -1.511353    8

索引用于标记/标记/标识行...所以您可能会考虑将“id”列作为索引，然后您会理解Pandas在删除时不会“自动更新”索引行。

df.set_index('id')

       B    amount
id      
1    one    -0.410671
2    one     0.092931
3    two    -0.100324
4    three   0.322580
5    two    -0.546932
6    three  -2.018198
7    one    -0.459551
8    two     1.254597

2）我希望能够将df的第5个元素的B列设置为“3”。但是df.iloc [5] ['B'] ='三'并不能做到这一点。我查看了手册，但没有介绍如何更改按位置访问的特定单元格值。

杰夫已经回答了这个......

Answer 2

In [5]: df = pd.DataFrame({'id' : range(1,9),
   ...:                 'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
   ...:                        'two', 'three', 'one', 'two'],
   ...:                 'amount' : np.random.randn(8)})

In [6]: df
Out[6]: 
       B    amount  id
0    one -1.236735   1
1    one -0.427070   2
2    two -2.330888   3
3  three -0.654062   4
4    two  0.587660   5
5  three -0.719589   6
6    one  0.860739   7
7    two -2.041390   8

[8 rows x 3 columns]

您的问题1）上面的代码是正确的（请参阅@Briford Wylie重置索引，这是我认为你想要的）

In [7]: df.ix[df.B!='three']
Out[7]: 
     B    amount  id
0  one -1.236735   1
1  one -0.427070   2
2  two -2.330888   3
4  two  0.587660   5
6  one  0.860739   7
7  two -2.041390   8

[6 rows x 3 columns]

In [8]: df = df.ix[df.B!='three']

In [9]: df.index
Out[9]: Int64Index([0, 1, 2, 4, 6, 7], dtype='int64')

In [10]: df.iloc[5]
Out[10]: 
B             two
amount   -2.04139
id              8
Name: 7, dtype: object

问题2）：

您正在尝试设置副本;在0.13中，这将引发/警告。见here

In [11]: df.iloc[5]['B'] = 5
/usr/local/bin/ipython:1: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.

In [24]: df.iloc[5,df.columns.get_indexer(['B'])] = 'foo'

In [25]: df
Out[25]: 
     B    amount  id
0  one -1.236735   1
1  one -0.427070   2
2  two -2.330888   3
4  two  0.587660   5
6  one  0.860739   7
7  foo -2.041390   8

[6 rows x 3 columns]

您也可以这样做。这不是设置副本，因为它选择了一个系列（即df['B']是什么，那么它可以直接设置

In [30]: df['B'].iloc[5] = 5

In [31]: df
Out[31]: 
     B    amount  id
0  one -1.236735   1
1  one -0.427070   2
2  two -2.330888   3
4  two  0.587660   5
6  one  0.860739   7
7    5 -2.041390   8

[6 rows x 3 columns]

Pandas：索引更新和更改按位置访问的值

2 个答案: