Pandas DataFrame：为什么我不能通过行迭代基于另一列的值来更改一列的值？

Question

我想根据另一列的值更改一列的值。 例如，给定以下DF：

   Freq TOC
1    10  NA
2    20  NA
3    30  NA

for index, row in df.iterrows():
    if row["Freq"] == 20:
        row["TOC"] = True

我期望：

   Freq TOC
1    10  NA
2    20  True
3    30  NA

但是什么都没有改变。 怎么了？ 谢谢。

Answer 1

pd.DataFrame.iterrows为Python级别循环中的每一行返回一个序列，而不是对数据pd.DataFrame.iterrows动态链接。 更有效地，您可以使用按列向量化的方法，而不是按行循环（这假定您对1 == True满意）：

df['TOC'] = np.where(df['Freq'] == 20, True, np.nan)

比较习惯的做法是分配一个布尔序列 ，即仅True / False值：

df['TOC'] = df['Freq'] == 20

有效的方法是利用循环中的索引，尽管这样做效率不高：

for index, row in df.iterrows():
    if row['Freq'] == 20:
        df.loc[index, 'TOC'] = True

Answer 2

您修改行的“副本”，而不是行本身。

通常，不应使用循环来修改数据帧。 相反，请使用向量化操作：

df.loc[df["Freq"]==20, "TOC"] = True