熊猫分配到切片

Question

我有一些旧的python代码，我必须从pandas 0.10过渡到0.15大跳转。旧的python代码使用以下结构对切片进行多次赋值：

condition = a['Column'] != 'option' #  with lots of complex logic
df.ColumnX[condition] = new_value

我知道这是一个切片。在熊猫10中，这有效，正如各种熊猫升级中记载的那样，它不起作用。完全不需要重构代码是一种更改第2行的方法，这样它仍然可以使用loc方法，同时仍然使用第1行定义的条件。

我试过了：

df.loc[:,condition] = 'new_val'

但我得到

  

IndexingError：提供了无法对齐的布尔系列键

任何人都可以建议一种语法（最好向后兼容pandas 0.10，这样可以提供快速修复，而无需重新分解数十种复杂的选择吗？

Answer 1

df.ColumnX[condition] = new_value的替代方案是：

df.loc[condition, 'ColumnX'] = new_value

因此，您将condition置于错误的位置，尝试对列进行切片而不是对行进行切片，因此错误消息表明它是无法对齐的。