如何通过引用更新数据帧？

Question

我正在处理一个CSV文件，它被加载到一个数据帧（python/pandas）中。原始数据帧是df_origen，每一行都有一个称为value的度量值，该度量值以1小时为间隔。你知道吗

我需要在一个新的数据帧中将每一行“调整大小”为4行，时间间隔为15分钟。有可能在数据df_origen中有跳转。你知道吗

我做到了。你知道吗

df_destiny = pd.DataFrame(pd.date_range(start, periods=96 * diff.days, freq='15Min'), columns=['from_time'])

之后，我迭代数据集df_origen，将值放入字段“value”中，但我按行过滤数据集df_destiny：

tmp = df_destiny[df_destiny['date'] == row['date'] & df_destiny['to_time'] < row['to_time'] + datetime.timedelta(hours=1)

当我将行修改为变量tmp时，我注意到我正在更新为一个副本。你知道吗

有什么方法可以通过参考来做到这一点吗？你知道吗

我的意思是，我能修改数据集tmp并看到数据集df的变化吗？你知道吗

Answer 1

我通过添加index作为新列来解决这个问题

df_destiny['id'] = df_destiny .index

所以当我筛选行时：

test = df_destiny[df_destiny['date'] == row['date'] & df_destiny['to_time'] < row['to_time'] + datetime.timedelta(hours=1)]

我已经将数据帧test的原始索引放入了数据帧df_destiny。然后我可以更新

df_destiny.loc[test.iloc[0]['id'], 'value'] = int(value/4)

我不知道还有没有别的办法。。。你知道吗