Question

我有一个代码，我正在修改这样的单元格：IBM["PNL"][2]=3。它有效，但它出现了警告：

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

从我在文章中可以阅读的内容来看，修改价值的正确方法是IBM.loc[2,"PNL"]=3。但是，这对我不起作用，并且失败并出现以下错误：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-25-10debbad977d>", line 1, in <module>
    IBM_dataframe.loc[0,"PNL"]

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1310, in __getitem__
    return self._getitem_tuple(key)

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 796, in _getitem_tuple
    return self._getitem_lowerdim(tup)

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 922, in _getitem_lowerdim
    section = self._getitem_axis(key, axis=i)

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1482, in _getitem_axis
    self._has_valid_type(key, axis)

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1409, in _has_valid_type
    key = self._convert_scalar_indexer(key, axis)

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 196, in _convert_scalar_indexer
    return ax._convert_scalar_indexer(key, kind=self.name)

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\tseries\base.py", line 591, in _convert_scalar_indexer
    self._invalid_indexer('index', key)

  File "C:\Users\menkaur\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py", line 1284, in _invalid_indexer
    kind=type(key)))

TypeError: cannot do index indexing on <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> with these indexers [2] of <type 'int'>

现在，我很困惑

我做错了什么？

Answer 1

现在不推荐使用.ix，您有两种选择：

IBM.loc[IBM.index[2], "PNL"] = 3

这是基于标签的索引。由于您需要标签但是您有位置，因此使用IBM.index[2]返回标签。或者，

IBM.iloc[2, IBM.columns.get_loc('PNL')] = 3

这是基于位置的索引。要获取列PNL的位置，请使用get_loc。

错误是因为您尝试对行使用基于位置的索引，但对列使用基于标签的索引。 .ix旨在处理此类案例，但已弃用。 Here是@jezrael所指出的详细信息。

Answer 2

假设IBM是pd.DataFrame，IBM["PNL"]是pd.Series。 []（方括号）调用__getitem__方法并返回一个系列对象。然后，您使用__getitem__返回的系列调用IBM["PNL"][2]方法，即[2]部分。现在这很好，即使有点令人困惑。您尝试分配时出现问题。 IBM["PNL"][2] = 3告诉pandas分配给pd.Series IBM["PNL"]的第2个元素，该元素是"PNL"数据框内IBM列的视图......头晕了吗？

因此，答案是使用IBM，loc，iloc，at或iat直接分配到set_value数据框适当的指数。

loc
允许您将1-D数组作为索引器传递。数组可以是索引或列的切片（子集），也可以是布尔数组，其长度与索引或列相等。

特别注意：当传递标量索引器时，loc可以分配之前不存在的新索引或列值。

# described by @ayhan
IBM.loc[IBM.index[2], 'PNL'] = 3

iloc
与loc类似，除了位置而不是索引值。但是，您无法分配新列或索引。

# described by @ayhan
IBM.iloc[2, IBM.columns.get_loc('PNL')] = 3

at
与标量索引器的loc非常相似。无法对阵列索引器进行操作。 可以！分配新的索引和列

IBM.at[IBM.index[2], 'PNL'] = 3

iat
与iloc类似。无法在数组索引器中工作。 不能！分配新的索引和列。

IBM.iat[2, IBM.columns.get_loc('PNL')] = 3

set_value
与标量索引器的loc非常相似。无法对阵列索引器进行操作。 可以！分配新的索引和列

IBM.set_value(IBM.index[2], 'PNL', 3)

set_value with takable=True
与iloc类似。无法在数组索引器中工作。 不能！分配新的索引和列。

IBM.set_value(2, IBM.columns.get_loc('PNL'), 3, takable=True)

如何正确修改数据框中的单元格？

2 个答案: