Pandas 对数据框的单个列进行逻辑索引以分配值答案

【问题标题】：Pandas logical indexing on a single column of a dataframe to assign valuesPandas 对数据框的单个列进行逻辑索引以分配值
【发布时间】：2015-09-04 14:16:46
【问题描述】：

我是一名 R 程序员，正在寻找类似的方式在 R 中做类似的事情：

data[data$x > value, y] <- 1

（基本上，取 x 列大于某个值的所有行，并将这些行的 y 列赋值为 1）

在 pandas 中，等价物似乎是这样的：

data['y'][data['x'] > value] = 1

但这给出了一个 SettingWithCopyWarning。

我尝试过的等效语句是：

condition = data['x']>value
data.loc(condition,'x')=1

但我很困惑。也许我在 R 方面想得太多，无法理解 Python 中发生的事情。 Python 中的等效代码或解决方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python r pandas dataframe

【解决方案1】：

你的说法不正确应该是：

data.loc[condition, 'x'] = 1

例子：

In [3]:

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(10)})
df
Out[3]:
          a
0 -0.063579
1 -1.039022
2 -0.011687
3  0.036160
4  0.195576
5 -0.921599
6  0.494899
7 -0.125701
8 -1.779029
9  1.216818
In [4]:

condition = df['a'] > 0
df.loc[condition, 'a'] = 20
df
Out[4]:
           a
0  -0.063579
1  -1.039022
2  -0.011687
3  20.000000
4  20.000000
5  -0.921599
6  20.000000
7  -0.125701
8  -1.779029

当你为 df 下标时，你应该使用方括号 [] 而不是括号 () 这是一个函数调用。见docs

【讨论】：