python - 使用 Pandas Dataframe 在 python for 循环中保存更新的值

Question

我是 Python 和 Pandas 的新手，我正在尝试用特定值替换数组中的所有空值。

每次我运行它时，更新的值都不会保留。

我已经看到 Pandas 在迭代行时不保存更改...那么如何保存更改？

这是我的代码

animal_kinds = set(df.AnimalKind) # this gives categories used below in the "ak" like dog, cat, bird
new_color_dog = 'polka dots'
new_color_cat = 'plaid'
new_color_bird = 'stripes'

for ak in animal_kinds:
    ak_colors = ak['colors']


    ak_with_no_color = animals[(df["Kind"] == ak ) & (df["Color"] == "" ) ] 


    result_count = len(ak_with_no_color)
    if result_count:

        ak_with_no_color.at["Color"] = new_color_ak #sets new color based on kind of animal (ak) 
        print(str(ak) 'color is changed to ' + str(new_color_ak))

Answer 1

避免链式索引

这种操作称为链式索引，它是 explicitly discouraged in the docs :

df[(df['kind'] == 'dog') & (df['colour'] == '')].at['colour'] = 'black'

相反，计算然后使用 bool 掩码:

mask = (df['kind'] == 'dog') & (df['colour'] == '')
df.loc[mask, 'colour'] = 'black'

为可变数量的变量使用字典

这种操作在 Python 中不有效:

new_colour_dog = 'polka dots'
new_colour+'_dog'  # want 'polka dots', but will not work

改用字典:

new_colours = {'dog': 'polka dots', 'cat': 'plaid', 'bird': 'stripes'}

然后您可以迭代字典的键值对:

for animal, new_colour in new_colours.items():
    mask = (df['kind'] == animal) & (df['colour'] == '')
    df.loc[mask, 'colour'] = new_colour

当 mask 返回一系列 False 值时，您不需要测试/特殊情况实例。