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python - 在 for 循环中将数据分配给现有列

问题描述

我想使用 for 循环和函数将数据分配给数据框的一列，但我得到了常见的警告：

“SettingWithCopyWarning：试图在 DataFrame 中的切片副本上设置一个值”

我有一个数据框和三列日期（年、月和日），现在我想要一个将这三列转换为一列的新列。

我正在使用 for 循环将新数据分配给新列。我尝试使用copy()，deepcopy()如下所示，但它不起作用。

    for i in range(100008):
        df.new_col[i]=convert(df.year[i],df.mounth[i],df.day[i])

我尝试的而不是第二行： 

 df.new_col[i].copy()=convert(df.year[i],df.mounth[i],df.day[i]) 
 deepcopy(df.new_col[i]) =convert(df.year[i],df.mounth[i],df.day[i])

我希望我的代码将值分配给列，并且确实如此（因为我中断了内核并调用了 df），但是这样做需要很多小时。我该如何解决这个问题？

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

使用 pandas apply方法代替for循环，该方法要快得多。

如果我正确理解你的代码，你想要这样的东西：

df['new_col'] = df.apply(convert2, axis=1)

其中convert2定义如下：

def convert2(x):
    return convert(x['year'], x['month'], x['day'])

这是因为，在将函数传递给 时apply，该函数必须将数据帧的行或列（在本例中为一行，因为axis=1）作为其参数。

convert2或者，您可以使用lambda函数来代替定义：

df['new_col'] = df.apply(lambda x : convert(x['year'], x['month'], x['day']), axis=1)

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