将数据分配给for循环中的现有列

Question

我想使用for循环和函数将数据分配给数据框的一列，但是我得到了常见警告：

  

“ SettingWithCopyWarning：试图在一个副本上设置一个值   从DataFrame切片”

我有一个数据框和三列日期（年，月和日），现在我想要一个新列，它将这三列转换为一列。

我正在使用for循环将新数据分配给新列。 如您在下面看到的，我尝试使用copy()和deepcopy()，但是它不起作用。

    for i in range(100008):
        df.new_col[i]=convert(df.year[i],df.mounth[i],df.day[i])

我尝试代替第二行：

 df.new_col[i].copy()=convert(df.year[i],df.mounth[i],df.day[i]) 
 deepcopy(df.new_col[i]) =convert(df.year[i],df.mounth[i],df.day[i])

我希望我的代码将值分配给该列，并且确实做到了（因为我中断了内核并调用了df），但是这样做需要很多小时。如何解决该问题？

Answer 1

使用pandas apply方法代替for循环，该方法要快得多。

如果我正确理解您的代码，则需要这样的内容：

df['new_col'] = df.apply(convert2, axis=1)

其中convert2的定义如下：

def convert2(x):
    return convert(x['year'], x['month'], x['day'])

这是因为，当将一个函数传递给apply时，该函数必须将数据帧的一行或一列（在这种情况下为axis=1开始，作为参数）。

或者，您可以使用convert2函数来代替定义lambda：

df['new_col'] = df.apply(lambda x : convert(x['year'], x['month'], x['day']), axis=1)