Question

有一个数据框，我需要使用263将replace的值设置为大于512。

因此，我使用此代码行首先过滤了我的索引：

df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int)

这是结果：

258     512
679     512
737     512
1234    512
Name: Fare, dtype: int64

这看起来不错！因为它过滤了所有4行，其值大于512。现在，我需要将此值替换为263：

df.loc[df['Fare']>512]['Fare']=df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263},inplace=True)

但是它不会改变我的数据框中的任何内容。例如，当我搜索索引737时，我发现了这一点：

df.iloc[737]

结果：

Age                                35
Fare                          512.329

因此，尽管有上述代码，票价仍未更改为263。

Answer 1

使用fun getDataForUser(newUser: String?): LiveData<UserDataResult> { if (newUser == null) { return MutableLiveData<UserDataResult>().apply { value = null } } return userOnlineDataSource.getOnlineTime(newUser) .combineAndCompute(userCheckinsDataSource.getCheckins(newUser)) { a,b-> UserDataSuccess(a, b) } }时，您要使用.loc而不是[row, col]。

尝试：

[row][col]

Answer 2

你有什么理由不只是做

condition = df['Fare'].astype(int) > 512
df.loc[condition, 'Fare'] = 263

condition是一个布尔序列，.loc只会将该序列中值为True的行分配给您所需的值。

Answer 3

删除inplace = True选项。

df.loc[df['Fare']>512]['Fare']=df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263})

或者干脆不挑衅。

df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263}, inplace=True)

来自replace docs：

inplace：bool，默认为False
如果为True，则到位。注意：这将修改此对象的任何其他视图（例如，DataFrame中的列）。 如果为True，则返回呼叫者。

现在，您正在就地修改数据框，但是赋值运算符=返回了调用方，因此您将用原始值重写您的编辑。

编辑

实际上，在我的inplace = True版本（pandas 0.24.0）中，它不会返回任何内容，因此上述粗体字可能与版本有关（文档指的是pandas 0.24.2）。

请注意，使用.loc过滤数据然后使用replace是多余的：.replace({512:263})仅转换值512，而无需在使用{{1之前选择该值}}。
如果您这样做：

.loc

您得到相同的结果。

使用loc命令替换值

3 个答案:

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