python - Pandas for 循环没有用 iloc 正确更新行？

Question

我正在尝试编写一个脚本，该脚本将根据列重复项（“电子邮件”）遍历 df，并将信息从旧行更新到最新行（列 =“创建于”）。最近一行中的一些数据是 NaN，因此当该行不是 NaN 时，需要由旧行更新此数据。我的数据集非常大，有很多列。我已经按照正确的顺序对列表进行了排序：

crm_dupes_s = dupes_df.sort_values(["Email", "Created On"], ascending=False)
crm_dupes_s.head(25)

然后确保正确读取 NaN 值：

crm_dupes_nan = crm_dupes_s.replace('nan', np.NaN)
crm_dupes_nan.isna()

  Full Name First Name  Middle Name Last Name   Status   Email   Created On 
0 False     False       True        True        False    False   False
1 False     False       True        False       False    False   False

列出了以后循环迭代的列，但由于这些值没有被更新，所以取出了电子邮件：

cols_to_change = list(crm_dupes_nan.columns)
cols_to_change.remove('Email')
cols_to_change

[' Full Name',
 'First Name',
 'Middle Name',
 'Last Name',
 'Status',
 'Created On']

最后这是我的for循环：

#Iterates through all rows

for i in range(0, crm_dupes_nan.shape[0]):

#If there is a value for Email

    if not pd.isna(crm_dupes_nan.iloc[i-1, :]['Email']): 

#If the row Email values are the same "duplicates" then execute cell value change

        if crm_dupes_nan.iloc[i-1, :]['Email'] == crm_dupes_nan.iloc[i, :]['Email']:  
            for col in cols_to_change:
                if not pd.isna(crm_dupes_nan.iloc[i-1, :][col]):
                    crm_dupes_nan.iloc[i-1, :][col] = crm_dupes_nan.iloc[i, :][col]

我知道前 3 行正确识别重复，但“iloc”函数没有改变 NaN 值？我尝试过“iat”、“set_value”、“replace”和“where”，但都遇到了各种问题。我的印象是“iloc”是任务和性能的首选方法。任何帮助将不胜感激！！！

Full Name   First Name  Middle Name Last Name   Status  Email   Account Numbers Primary Account Number  Business Phone  Home Phone
0   Zac Daniels  Zac    NaN   Hopkins  Active   [e-mail]   NaN            3452432.0    NaN    NaN
1   Zac Daniels  Zac    NaN   Hopkins  Active   [e-mail] 13254512.0   4564534.0    [phone]   [phone]    
2   Zach Fred    Zach   NaN   Wilbern  Active   [e-mail] 45632532.0    12342313.0   [phone]   [phone]

标签： pythonexcelpandasfor-loop

Answer 1

很难更改 pandas 数据帧的单个值，我怀疑这是开发人员故意的。pandas 的重点是高效地处理表格数据，而无需遍历行和列。当您使用 子集时crm_dupes_nan.iloc[i-1, :][col]，您将获得不再与数据框绑定的变量，因此为其分配值将不起作用。

我想您可能需要查看 pd.groupby 来收集您的电子邮件组，使用您要填写的数据形成一个更新程序数据框，然后使用 pd.merge 或 pd.update 将 crm_dupes 中的 nan 值替换为更新程序值。留给读者练习的细节。:-)