Pandas DataFrame：為什么我不能通過行迭代基於另一列的值來更改一列的值？

Question

我想根據另一列的值更改一列的值。 例如，給定以下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

但是什么都沒有改變。 怎么了？ 謝謝。

Answer 1

pd.DataFrame.iterrows為Python級別循環中的每一行返回一個序列，而不是對數據pd.DataFrame.iterrows動態鏈接。 更有效地，您可以使用按列向量化的方法，而不是按行循環（這假定您對1 == True滿意）：

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

比較習慣的做法是分配一個布爾序列 ，即僅True / False值：

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

有效的方法是利用循環中的索引，盡管這樣做效率不高：

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，不應使用循環來修改數據幀。 相反，請使用向量化操作：

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