[英]How to add a new column to pandas dataframe while iterate over the rows?
我想使用一些已经存在的列来生成新列。但是我认为使用apply
函数太困难了。 遍历此数据ftp_price
时是否可以生成新列(此处为ftp_price
)? 这是我的代码。 当我调用product_df['ftp_price']
,出现了KeyError。
for index, row in product_df.iterrows():
current_curve_type_df = curve_df[curve_df['curve_surrogate_key'] == row['curve_surrogate_key_x']]
min_tmp_df = row['start_date'] - current_curve_type_df['datab_map'].apply(parse)
min_tmp_df = min_tmp_df[min_tmp_df > timedelta(days=0)]
curve = current_curve_type_df.loc[min_tmp_df.idxmin()]
tmp_diff = row['end_time'] - np.array(row['start_time'])
if np.isin(0, tmp_diff):
idx = np.where(tmp_diff == 0)
col_name = COL_NAMES[idx[0][0]]
row['ftp_price'] = curve[col_name]
else:
idx = np.argmin(tmp_diff > 0)
p_plus_one_rate = curve[COL_NAMES[idx]]
p_minus_one_rate = curve[COL_NAMES[idx - 1]]
d_plus_one_days = row['start_date'] + rate_mapping_dict[COL_NAMES[idx]]
d_minus_one_days = row['start_date'] + rate_mapping_dict[COL_NAMES[idx - 1]]
row['ftp_price'] = p_minus_one_rate + (p_plus_one_rate - p_minus_one_rate) * (row['start_date'] - d_minus_one_days) / (d_plus_one_days - d_minus_one_days)
行可以是视图或副本(通常是副本),因此更改它不会更改原始数据帧。 正确的方法是始终使用loc
或iloc
更改原始数据帧:
product_df.loc[index, 'ftp_price'] = ...
话虽如此,您应该尽可能避免显式地迭代数据框的行...
到新的值设定到一个特定的索引的方法是使用at
:
for index, row in product_df.iterrows():
product_df.at[index, 'ftp_price'] = val
此外,您还应该阅读为什么应避免使用Iterrows
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