这篇文章主要介绍了pandas DataFrame 赋值的注意事项说明(index)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
一 pandas DataFrame一列赋值问题
说明，把b的列赋值给a
情况1：a,b index设置相同
如下代码
import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) b = pd.DataFrame(np.array([11,22,33,44]),index=list('abcd'),columns=['m']) a['m'] = b['m'] print(a)
上述代码结果如下
w x y z m a 0 1 2 3 11 b 4 5 6 7 22 c 8 9 10 11 33 d 12 13 14 15 44
情况一是最基本的情况，结果也符合预期，之所以符合预期是因为a,b都设有同样的index，赋值操作按照index来到。如果b不设置Index，而是使用默认的index呢？
情况2：b的index采用默认值
代码如下
import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) b = pd.DataFrame(np.array([11,22,33,44]),columns=['m']) a['m'] = b['m'] print(a)
结果如下
w x y z m a 0 1 2 3 NaN b <div style="color:transparent">来源gaodai.ma#com搞#代!码网</div> 4 5 6 7 NaN c 8 9 10 11 NaN d 12 13 14 15 NaN
情况二，结果超出了想象，b中的index为0，1，2，3与a中的index（‘a’,‘b’,‘c’,‘d’）不同，在赋值的过程中，是按照a中的index在b中找index相同位置的值，由于index不同，因此，给a赋值为NaN
情况三 : b中的部分Index与a中的相同
代码如下
import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) b = pd.DataFrame(np.array([11,22,33,44]),index=list('arpb'),columns=['m']) a['m'] = b['m'] print(a)
结果如下
w x y z m a 0 1 2 3 11.0 b 4 5 6 7 44.0 c 8 9 10 11 NaN d 12 13 14 15 NaN
由情况三结果可知，只有Index相同的行，赋值才能成功
总结：
从以上可以看出，Pandas DataFrame严格按照Index进行赋值，如果Index不同的话，则赋值为NaN
补充：python编程过程中DataFrame修改特定单元格值后原数据不变的一个解决方案
最近在参加了一个比赛，里面设计到数据清洗的工作，需要对一些异常值作出修改，往常我都是这样操作的
df[condition]['column'].iloc[0:3] = ......
或者
df[condition]['column'][0:3] = ......
里面condition代表满足条件的逻辑表达式，column表示列名
一般还是管用的，但偶尔会出现错误，主要是df[condition]这种表达在python里面是不够规范的，因此运行以后单元格容易赋值失败。在尝试了很多种方法之后，最后还是使用规范的loc或者iloc表达
df.loc[[row condition],['column']] = ......
例如：
NA.loc[[23,29,49],'北美整体规模'] = ......
或者
df.iloc[np.where(condition),[1:3]]
注意loc里面接的是具体的行列名称，iloc里面接的是满足条件的行列名称所对应的位置数字列表，切忌弄混！
以上就是pandas DataFrame 赋值的注意事项说明(index)的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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