编辑DataFrame中的值

Question

我试图：

将UPC代码的CSV导入数据帧。如果UPC代码为11个字符，请附加＆＃39; 0＆＃39; 0它。例如：19962123818 - ＆gt; 019962123818

这是代码：

 #check UPC code length. If 11 characters, adds '0' before. If < 11 or > 13, throws Error
for index, row in clean_data.iterrows():
    if len(row['UPC']) == 11:
        row['UPC'] = ('0' + row['UPC'])
        #clean_data.set_value(row, 'UPC',('0' + (row['UPC']))
        print ("Edited UPC:", row['UPC'], type(row['UPC']))
    if len(row['UPC']) < 11 or len(row['UPC']) > 13:
        print ('Error, UPC length < 11 or > 13:')
        print ("Error in UPC:", row['UPC'])
        quit()

但是，当我打印数据时，不会编辑原始值：

有谁知道造成这个问题的原因是什么？

我尝试了其他帖子中提到的set_value方法，但它没有用。

谢谢！

感谢矢量化方法，更清洁！但是，我收到以下错误，该值仍未更新：

Answer 1

我可以建议一种不同的方法吗？

#identify the strings shorter than 11 characters
fix_indx = clean_data.UPC.astype(str).str.len()<11

#append these strings with a '0'
clean_data.loc[fix_indx] = '0'+clean_data[fix_indx].astype(str)

要修复其他人，您可以这样做：

bad_length_indx = clean_data.UPC.astype(str).str.len()>13
clean_data.loc[bad_length] = np.nan

Answer 2

根据this.categoryDataGridView.Rows[1].DividerHeight = 5; 文件：

  

  
1. 您应该永远不会修改您正在迭代的内容。这并不能保证在所有情况下都有效。取决于数据   类型，迭代器返回副本而不是视图，并写入   它没有效果。
  

iterrows默默地修改该行的副本，row['UPC'] = ('0' + row['UPC'])保持不变。

采用像@Gene建议的算法的矢量化方法。

Answer 3

我终于修好了。再次感谢矢量化的想法。如果将来有人遇到这个问题，这里是我使用的代码。另外，请参阅this post了解详情。

UPC_11_char = clean_data.UPC.astype(str).str.len() == 11
clean_data.ix[UPC_11_char, 'UPC'] = '0' + clean_data[UPC_11_char]['UPC'].astype(str)

print clean_data[UPC_11_char]['UPC']