如何使用df.update更新熊猫中另一个系列的某些行

Question

我有一个df，

    stamp   value
0   00:00:00    2
1   00:00:00    3
2   01:00:00    5

转换为时间增量

df['stamp']=pd.to_timedelta(df['stamp'])

仅切片奇数索引并添加30分钟，

odd_df=pd.to_timedelta(df[1::2]['stamp'])+pd.to_timedelta('30 min')
#print(odd_df)
1  00:30:00
Name: stamp, dtype: timedelta64[ns]

现在，用odd_df更新df，

根据documentation，它应该提供我的预期输出。

预期输出：

df.update(odd_df)
#print(df)
    stamp   value
0   00:00:00    2
1   00:30:00    3
2   01:00:00    5

我得到的是什么

df.update(odd_df)
#print(df)

    stamp   value
0   00:30:00    00:30:00
1   00:30:00    00:30:00
2   00:30:00    00:30:00

请帮助，这有什么问题。

Answer 1

尝试以下方法：

df.loc[1::2, 'stamp'] += pd.to_timedelta('30 min')

这确保您只更新.loc（）函数指定的DataFrame中的值，同时保留其余原始DataFrame。要测试，请运行df.shape。使用上面的方法，您将获得（3,2）。

在您的代码中：

odd_df=pd.to_timedelta(df[1::2]['stamp'])+pd.to_timedelta('30 min')

odod_df数据框仅包含原始数据框的一部分。您切片的部分。奇数df的形状为（1，）。