將更正應用於 dataframe 的子采樣副本回到原始 dataframe？

Question

我是 Pandas 新手，所以請多多包涵。

概述：我從一個由數據收集腳本創建的自由格式文本文件開始，該腳本遠程訪問數十種不同類型的設備，以及每種設備的多個實例。 我使用 OpenRefine（一個非常棒的工具）將其轉換為 CSV，然后使用 JupyterLab 筆記本中的 Pandas 輸入 dataframe df 。

我對數據的第一次檢查顯示'Timestamp'列不是單調的。 我按如下方式訪問了各個數據源，在本例中是'T-meter'數據源。 （該技術取自搜索結果 - 我不太了解，但它有效。 ）

cond = df['Source']=='T-meter'
rows = df.loc[cond, :]
df_tmeter = pd.DataFrame(columns=df.columns)
df_tmeter = df_tmeter.append(rows, ignore_index=True)

然后檢查每個如下：

df_tmeter['Timestamp'].is_monotonic

幸運的是，這個問題很容易識別和修復：一些傳感器正在重置，然后發送錯誤（但仍然是單調的）時間戳，直到它們的時鍾更新。 我寫了 function tracking healing()來干凈地修補這些錯誤，它起到了治療作用：

df_tmeter['healed'] = df_tmeter['Timestamp'].apply(healing)

現在我的問題：

1. 如何僅將df['Source']中的'T-meter'項的'healed'值返回到原始df['Timestamp']列？

2. 鑒於 function tracking healing() ，有沒有一種干凈的方法可以直接在df上執行此操作？

謝謝！

編輯：我首先認為我應該在df中使用“視圖”，但是對數據的其他操作要么會產生錯誤，要么會默默地將視圖變成副本。

Answer 1

我寫了一個包裝 function heal_row()用於healing() ：

def heal_row( row ):
    if row['Source'] == 'T-meter':   # Redundant check, but safe!
        row['Timestamp'] = healing(row['Timestamp'])
    return row

然后做了以下事情：

df = df.apply(lambda row: row if row['Source'] != 'T-meter' else heal_row(row), axis=1)

這種排序很重要，因為healing()是基於先前行的有狀態的，因此不能是默認操作。