Question

我有一个数据框test，我想更改其元素。具体来说，我想更改数据框的scale列中的值，对除具有最大mPower值的行之外的每一行进行迭代。我希望比例值成为最大的mPower值除以当前行的mPower值。下面是一个小的示例数据框：

test = pd.DataFrame({'psnum':[0,1],'scale':[1,1],'mPower':[4.89842,5.67239]})

我的代码如下：

for index, row in test.iterrows():
    if(test['psnum'][row] != bigps):
        s = morepower/test['mPower'][row]
        test.at[:,'scale'][row] = round(s,2)

其中bigps = 1（即psnum列中具有最大mPower值的值）和morepower = 5.67239（即{{1}中最大的值） mPower数据框的}列）。

运行此代码时，出现错误：“ ValueError：系列的真值不明确。请使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a 。所有（）。”我现在已经尝试了几种不同的方法，其中大多数都以错误结尾或在数据框中没有任何更改。

所以最后，我需要这样的test数据框：

test

对此事有任何见识，不胜感激！

Answer 1

这正是向量化熊猫非常适合的一种。您可以使用数学运算并立即将其广播到整列中，而不必完全循环。

n - 1

Answer 2

请尝试以下方法：

for index, row in test.iterrows():
    if(test.iloc[index]['psnum'] != bigps):
        s = morepower/test.iloc[index]['mPower']
        test.at[index,'scale'] = round(s,2)

Answer 3

不要使用循环。使用vetorized操作。在这种情况下，我使用系列where

test['scale'] = test['scale'].where(test.mPower == test.mPower.max(), test.mPower.max()/test.mPower)

Out[652]:
    mPower  psnum     scale
0  4.89842      0  1.158004
1  5.67239      1  1.000000

如何制作一个按位置替换熊猫数据框元素的循环

3 个答案: