将新值赋给重复（或多个）的目标元素到数据帧

Question

我有一个数据帧：

df = pd.DataFrame({'AKey':[1, 9999, 1, 1, 9999, 2, 2, 2],\
    'AnotherKey':[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]})

我想给一个特定的列指定一个新的值，并为该列中具有特定值的每个元素指定一个新的值

假设我想将新值8888赋给具有值9999的元素。 我尝试了以下方法：

df[df["AKey"]==9999]["AKey"]=8888

但它返回以下错误：

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

所以我试着用loc

df.loc[df["AKey"]==9999]["AKey"]=8888

返回了相同的错误

我很感激你对这个错误的帮助和解释，因为我实在想不起来

Answer 1

您可以这样使用loc：

df.loc[df["AKey"]==9999, "AKey"] = 8888

产生以下输出：

在使用原始代码时，首先要使用以下代码对数据帧进行切片：

df.loc[df["AKey"]==9999]

然后为切片数据帧的列AKey赋值

["AKey"]=8888

换句话说，您是在更新切片，而不是数据帧本身

来自熊猫documentatiom：

.loc[] is primarily label based, but may also be used with a boolean array.

分解代码：

df.loc[df["AKey"]==9999, "AKey"]

df[“AKey”]==9999将返回一个标识行的布尔数组，字符串“AKey”将标识将立即接收新值的列，而不进行切片

Answer 2

好吧，我找到了解决办法。如果我使用逻辑索引来标识列，它就会起作用

df.loc[df["AKey"]==9999& df["AKey"]]=8888

但是，我仍然希望得到关于错误的帮助，因为我还不完全清楚为什么Python认为我是在切片而不是索引