Question

所以我尝试运行我之前开发的代码，该代码使用pandas运行了很多次。

我的数据框有一个自定义索引（唯一字符串值作为索引，表示唯一标识符，在本例中为单个蛋白质），文件名作为列。然后，我使用迭代过程将计数分配给数据帧中的某些单元格。所以，让我们说我有一个带有给定的abritrary密钥的默认字典（my_dict），其值为[filename，protein，count]。

我有一个文件名的排序列表，以及一个分类的蛋白质列表，分别称为all_filenames和all_proteins。

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(index=all_proteins, columns=all_filenames)

 from collections import defaultdict
 my_dict = defaultdict(list)

 ... (Assign values to the dictionary)

 for key in my_dict:
     my_filename = my_dict[key][0]
     my_protein = my_dict[key][1]
     my_count = my_dict[key][2]

     df[my_filename][my_protein] = my_count

但是，每当我打印df时，由于某些原因，在这种情况下它会返回完全空白（使用正确的索引和文件名），而它通常不会。

所以为了测试，我在数据帧上做了以下几点：

>>> my_filename in df.columns.tolist()
True
>>> my_protein in df.index.tolist()
True
>>> df[my_filename][my_protein]
nan
>>> my_count
3.0
>>> type(my_count)
<type 'numpy.float64'>
>>> 
>>> df[my_filename][my_protein] = my_count
>>> df[my_filename][my_protein]
nan
>>>

我已经尝试了df [my_filename] .ix [my_protein]，df [my_filename] .loc [my_protein]，甚至创建了自定义索引。

通常这个脚本运行正常。我的文件名通常是这样的： beta_maxi070214_08，所以没有空格或不是ASCII字符。

我的蛋白质名称都是标准的，所有名称都在UniProtKB数据库中，或者是两种蛋白质之间的联系（即ACACA-ACACB）。

我不确定发生了什么。有没有人有任何建议？

编辑：这是一个例子：

>>> my_filename 
'beta_orbi080714_05'
>>> my_protein 
'ACACA:K1316-ACACA:K1363'
>>> my_count 
3.0 
>>> type(my_count) 
<type 'numpy.float64'>
>>> df[my_filename][my_protein] = my_count
>>> df[my_filename][my_protein]
nan
>>>

Answer 1

尝试： df.ix[my_filename,my_protein] = value

这个原因（根据我的理解）是df ['x'] ['y']返回数据框的副本。所以你要更改一个值，但是你正在改变一个副本的值，而不是放回它。

修改：DSM备注，.loc和.iloc通常比.ix更受欢迎，{{1}}具有难以解释的语义。此处有一部分文档专门用于解释所涉及的视图与复制问题http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

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1 个答案: