Question

我有此推文数据框，我将其分组在“对话”中，并希望获取每个对话的转弯索引。因此，我创建了Index的新列，并根据其是否属于一个Dialogue或另一个对话将值添加到for循环中。当我评估数据框的新列（这是熊猫系列）时，我可以看到添加了新值，但是如果我整体评估数据框，则这些值仍为默认值。对如何调试它一无所知。

***好的，所以当我创建一个虚拟数据集来附加此帖子时，我意识到问题出在代码的前一部分，其中我过滤出的组不小于8条记录。当我注释代码的这一部分时，该值会在新列中正确更新，但是当存在此部分时，该列将保留默认值。我已经意识到，拥有的代码并不是实现我想要的最佳方法，我应该使用apply，并且在代码的第一部分，我得到了对话的轮数，所以我可以用它来填充在“索引”列中，但我仍然想知道为什么未更新该值。

示例代码：

# I created a table to get the counts of each Dialogues 
counts = df.groupby('Dialogue').count()
counts['Dialogue_'] = counts.index
counts_ = counts[['Dialogue_', 'id']]
counts = counts_[(counts_[['id']] > 8)["id"]]
count_id = counts.Dialogue_
df = df[df['Dialogue'].isin(count_id)]
#So if I comment the part above the Index column gets updated correctly

j=2
df["Index"] = int()
df["Index"].iloc[0]=1
#pd.Series(range(1,13))
for i in range(1, len(df["id"])):
    if (int(df["Dialogue"].iloc[i]) == int(df["Dialogue"].iloc[i - 1])):
        df["Index"][i] = j
        j += 1
    else:
        j=1
        df["Index"][i] = j
        j += 1


#Sample data

id  Dialogue    created_at
316 1   Sat Aug 06 01:44:03 +0000 2016
317 1   Tue Oct 31 22:11:33 +0000 2017
485 2   Tue Oct 31 22:27:38 +0000 2017
486 2   Tue Oct 31 22:33:11 +0000 2017
488 2   Tue Oct 31 21:33:48 +0000 2017
487 2   Tue Oct 31 22:52:37 +0000 2017
489 2   Tue Oct 31 22:25:31 +0000 2017
490 2   Tue Oct 31 22:28:50 +0000 2017
493 2   Tue Oct 31 21:18:55 +0000 2017
491 2   Tue Oct 31 23:07:41 +0000 2017
492 2   Wed Nov 01 15:10:21 +0000 2017
494 2   Sun Oct 29 16:56:47 +0000 2017
713862  2   Sun Oct 29 16:59:23 +0000 2017
495 2   Sun Oct 29 15:59:35 +0000 2017
496 2   Tue Oct 31 22:23:07 +0000 2017
498 3   Tue Oct 31 22:22:01 +0000 2017
499 3   Tue Oct 31 22:39:33 +0000 2017
500 3   Tue Oct 31 22:39:44 +0000 2017
501 3   Tue Oct 31 20:52:02 +0000 2017
507 3   Tue Oct 31 22:22:00 +0000 2017
502 3   Tue Oct 31 19:21:13 +0000 2017
503 3   Tue Oct 31 19:18:45 +0000 2017
504 3   Tue Oct 31 18:44:51 +0000 2017
2584875 3   Tue Oct 31 19:11:03 +0000 2017

因此，当我评估df [“ Index”]时，我看到正确的数字，但是当我看到df时，值仍为0。这怎么可能？

在Panda DataFrame中添加值列失败

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