创建新列后，更新给定日期范围的 pandas 列不再有效答案

【问题标题】：Updating a pandas column for a given date range no longer works after creating a new column创建新列后，更新给定日期范围的 pandas 列不再有效
【发布时间】：2019-11-15 15:05:26
【问题描述】：

我有一个带有日期索引的 pandas 数据框。我可以在给定的日期范围内更新它的一个列，但如果首先创建一个基于它的新列，它就不起作用：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://pylie.com/dl/readings/bikes-nyc-pylie.csv', index_col=0)
df.index = pd.to_datetime(df.index)

print(df.tail(5))

df.loc['2016-10-29':]['temperature'] = 20.0
print(df.tail(5))

df['temperature_f'] = df['temperature'].copy()

df.loc['2016-10-29':]['temperature'] = 40.0
print(df.tail(5))

输出：

            temperature  precipitation  brooklyn  manhattan  williamsburg  queensboro
date                                                                                 
2016-10-27          8.6          35.81       651       1558          2137        1902
2016-10-28          7.5           0.00      2021       3872          4271        3202
2016-10-29         10.6           0.00      1639       3160          4027        2920
2016-10-30         19.1          14.22      1702       2971          3531        2547
2016-10-31          9.4           0.00      2648       4876          5440        3720

            temperature  precipitation  brooklyn  manhattan  williamsburg  queensboro
date                                                                                 
2016-10-27          8.6          35.81       651       1558          2137        1902
2016-10-28          7.5           0.00      2021       3872          4271        3202
2016-10-29         20.0           0.00      1639       3160          4027        2920
2016-10-30         20.0          14.22      1702       2971          3531        2547
2016-10-31         20.0           0.00      2648       4876          5440        3720

            temperature  precipitation  brooklyn  manhattan  williamsburg  queensboro  temperature_f
date                                                                                                
2016-10-27          8.6          35.81       651       1558          2137        1902            8.6
2016-10-28          7.5           0.00      2021       3872          4271        3202            7.5
2016-10-29         20.0           0.00      1639       3160          4027        2920           20.0
2016-10-30         20.0          14.22      1702       2971          3531        2547           20.0
2016-10-31         20.0           0.00      2648       4876          5440        3720           20.0

pandas 版本是 0.24.1

【问题讨论】：

不要链接索引df.loc['2016-10-29':]['temperature'] = 40.0，而是链接df.loc['2016-10-29':,'temperature'] = 40.0。它应该按预期工作。
参见this doc中的为什么使用链式索引时分配失败部分。
你的工作和共享的文档也有帮助。谢谢@QuangHoang！

标签： python pandas date dataframe indexing

【解决方案1】：

改为这样做：

df.loc['2016-10-29':, 'temperature'] = 20.0

在同一个 .loc 调用中添加索引和您尝试更新的列的选择器，否则无法保证原始 DataFrame 将被更新。这也适用于更新现有列。

添加新列时，您不需要使用.copy()。所以，df['temperature_f'] = df['temperature'] 就足够了。

【讨论】：

谢谢！这个工作正常。我不知道这种方法。