python - Pandas 在数据帧中设置值，多线程 - loc 与 set_value

Question

我看到在多线程环境中更新数据帧的奇怪行为。我正在逐个单元地更新，使用锁，因此只有一个进程同时访问数据帧。它是大型应用程序的一部分，但简而言之，这就是正在发生的事情，其中​​ df 是一个大类(自身)中的数据帧:

def update_data(self, idx):
    self.update_cell(idx, 'a', 0.5*(self.df.at[idx,'b']+self.df.at[idx,'c']))
    print self.df.at[idx,'a']
    print self.df.loc[idx,'a']

def update_cell(self,idx,col,value):
    self.lock.acquire()
    # version 1: self.df.loc[idx,col] = value
    # version 2: self.df.at[idx,col] = value
    # version 3: self.df.set_value(idx,col,value)
    self.lock.release()

现在 - 无论我使用什么版本，第一个打印语句都会起作用并给出正确的值。但是除了版本 1 之外，第二个打印语句都失败(返回 pandas.np.nan)。看起来只有版本 1 真正更新了数据帧。

想法？谢谢，

Answer 1

回答我自己的问题:使用 Pandas 0.17，我不再遇到这个问题，事情按预期进行。我相信在发布最初的问题时我正在使用 Pandas 0.14。 FWIW，.at 明显比 .loc 快，因此它最终是一个重大改进。