Question

我正在将一系列csv文件作为数据帧进行迭代，最终将它们全部写到一个通用的excel工作簿中。

在许多文件之一中，我将十进制GPS值（纬度，经度）分为两列（df[4]和df[5]），我将其转换为度·分·秒。该方法返回一个元组，我试图将其存储在原始数据帧的同一行中的两个新字段dmslat和dmslon中：

def convert_dd_to_dms(lat, lon):
    # does the math here
    return dmslat, dmslon

csv_dir = askdirectory()  # tkinter directory picker
os.chdir(csv_dir)
for f in glob.iglob("*.csv"):
    (csv_path, csv_name) = os.path.split(f)
    (csv_prefix, csv_ext) = os.path.splitext(csv_name)
    if csv_prefix[-3:] == "loc":
        df = pd.read_csv(f)
        df['dmslat'] = None
        df['dmslon'] = None
        for i, row in df.iterrows():
            fixed_coords = convert_dd_to_dms(row[4], row[5])
            row['dmslat'] = fixed_coords[0]
            row['dmslon'] = fixed_coords[1]
        print(df)
# process the other files

因此，当我使用print()语句时，可以看到坐标已正确计算，但是它们并未提交给dmslat / dmslon字段。

我也尝试过在行迭代器中分配新字段，但是由于我处于行规模，因此每次都会用新的计算值覆盖整个列。

如何获取结果（简洁地）填充列？

Answer 1

似乎df.iterrows（）会导致每行的“副本”，因此，当您添加/更新“ dmslat”和“ dmslon”列时，您正在修改副本，而不是原始数据帧。可以通过在分配作业后打印“行”来确认。您将看到该行项目已成功更新，但更改未反映在原始数据框中。

要修改原始数据框，您可以这样修改代码：

        for i, row in df.iterrows():
            fixed_coords = convert_dd_to_dms(row[4], row[5])
            df.loc[i, 'dmslat'] = fixed_coords[0]
            df.loc[i, 'dmslon'] = fixed_coords[1]
        print(df)

使用df.loc可以确保对原始数据帧进行了更改。

Answer 2

我认为您最好使用<div><button class="some_class" style="display:block" onclick="hidenow('hideit')" name="programma" type="submit" value="<?php echo esc_attr( $retrieved_data->Anaam ); ?>">Abonneer</button></div>而不是apply。

这是基于iterrows的解决方案。我用名为“ foo”的函数替换了您的位置计算，该函数对两个字段“ a”和“ b”到“ a”和“ b”的新值进行了一些任意计算。

apply

在上面的代码块中，应用'foo'将为每行返回一个元组。再次将df = pd.DataFrame({"a": range(10), "b":range(10, 20)}) def foo(row): return (row["a"] + row["b"], row["a"] * row["b"]) new_df = df.apply(foo, axis=1).apply(pd.Series)与apply一起使用将其转换为数据帧。

pd.Series

根据其他字段的计算，在pandas数据框中一次创建两个新字段

2 个答案: