熊猫sort_values在for循环外工作，但不在里面？

Question

我正在尝试编写一个for循环，该循环将使用具有普查数据的数据框，计算每个州的三个最大县的人口，并将总和写入新的序列。 这是无法使用的功能：

import numpy as np
import pandas as pd

##created a dataframe earlier with a census csv file called 'census_df'


def bad_function():
    only_counties = census_df.set_index(['STNAME'])

    ser = pd.Series(index = only_counties.index)
    ser = ser.index.drop_duplicates() ##get a unique list of all 50 states from the dataframe

    state_name = pd.Series(index = ser)


    for i in state_name.index:
        a = only_counties.loc[i, 'CENSUS2010POP']
        a = a.sort_values(ascending=False)

        population = np.sum(a[0:3])

        state_name.loc[i] = population

    return state_name

当我调用此函数时，出现以下错误：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-59-dc2686648261> in <module>()
     26     return state_name
     27 
---> 28 answer_six()

<ipython-input-59-dc2686648261> in answer_six()
     18     for i in state_name.index:
     19         a = only_counties.loc[i, 'CENSUS2010POP']
---> 20         a = a.sort_values(ascending=False)
     21 
     22         population = np.sum(a[0:3])

AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'sort_values'

但是，当我出于测试目的放弃循环并从我要迭代的索引中选择一个项目（“阿拉巴马州”），并以相同的方式使用相同的sort_values方法时，它就可以正常工作。 像这样：

def bad_function():
    only_counties = census_df.set_index(['STNAME'])

    ser = pd.Series(index = only_counties.index)
    ser = ser.index.drop_duplicates()

    state_name = pd.Series(index = ser)

    a = only_counties.loc['Alabama', 'CENSUS2010POP']
    a = a.sort_values(ascending=False)

    b = np.sum(a[0:3])

    return a, b

它恰好返回我想要的内容，它是：a：按人口排序的州列表，b：三个人口最高的县的总和。 那到底是怎么回事？

Answer 1

您是以下人员吗？

for i in state_name.index:
    print (I)

打印状态名称或索引？