首页 文章

无法执行Python Pandas set_value

提问于
浏览 次
5

在Python 3.5中遇到了Pandas的问题

我使用Pandas读取本地csv，csv包含纯数据，不涉及头文件 . 然后我使用了分配列名

df= pd.read_csv(filePath, header=None)
df.columns=['XXX', 'XXX'] #for short, totally 11 cols

csv有11列，其中一列是字符串，其他是整数 .

然后我尝试在一个循环中逐个单元格地用整数值替换字符串列

for i, row in df.iterrows():
    print(i, row['Name'])
    df.set_value(i, 'Name', 123)

intrger 123就是一个例子，并非这个列下的每个单元格都是123.如果我删除set_value，print函数效果很好，但是

df.set_value(i, 'Name', 123)

然后错误信息：

回溯（最近一次调用最后一次）：文件“D：/xxx/test.py”，第20行，在df.set_value（i，'Name'，233）文件“E：\ Users \ XXX \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py“，第1862行，在set_value series = self._get_item_cache（col）文件”E：\ Users \ XXX \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ generic.py “，第1351行，_get_item_cache res = self._box_item_values（item，values）文件”E：\ Users \ XXX \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py“，第2334行，在_box_item_values中返回self ._constructor（values.T，columns = items，index = self.index）AttributeError：'BlockManager'对象没有属性'T'

但是，如果我在代码中手动创建一个数据帧

df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=['x', 'y'])
df['x'] = 2
df['y'] = 'BBB'
print(df)
for i, row in df.iterrows():
    df.set_value(i, 'y', 233)


print('\n')
print(df)

有效 . 我想知道可能有些东西我不见了？

谢谢！

python csv pandas

2 回答

  • 0

    原始错误的原因：

    Pandas DataFrame set_value（index，col，value）方法将返回发布的obscure AttributeError：当被修改的数据帧具有重复的列名时，'BlockManager'对象没有属性'T' .

    可以使用@Windtalker上面的代码重现该错误，其中唯一的变化是列名称现在都是'x'而不是'x'和'y' .

    import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=['x', 'x'])
df['x'] = 2
df['y'] = 'BBB'
print(df)
for i, row in df.iterrows():
    df.set_value(i, 'y', 233)

print('\n')
print(df)

    希望这有助于其他人诊断同样的问题 .

    回复于
  • 15

    好吧，现在当你把它弄得更清楚时，回答你的问题会更容易......

    假设您的DF看起来像这样：

    In [164]: df
Out[164]:
    a   b   c   d   e          city
0   6  55   3  48  11          Kiev
1   5  29  42  95  69        Munich
2  53  79  60  80  89        Berlin
3   6  70  87   6  85      New York
4  97  23  94  43  31         Paris
5  15  17  56  34  77  Zaporizhzhia
6  28  35  58  82  33        Warsaw
7  41  93  60  54  21      Hurghada
8  68  23  80  39  66          Bern
9  15  17  30  26  98          Lviv

    并且你有另一个带有city-id的DF：

    In [165]: cities
Out[165]:
              id
city
Warsaw         6
Kiev           0
New York       3
Hurghada       7
Munich         1
Paris          4
Berlin         2
Zaporizhzhia   5
Lviv           9
Bern           8

    你可以像这样将city映射到city-id：

    In [168]: df['city_id'] = df['city'].map(cities['id'])

In [169]: df
Out[169]:
    a   b   c   d   e          city  city_id
0   6  55   3  48  11          Kiev        0
1   5  29  42  95  69        Munich        1
2  53  79  60  80  89        Berlin        2
3   6  70  87   6  85      New York        3
4  97  23  94  43  31         Paris        4
5  15  17  56  34  77  Zaporizhzhia        5
6  28  35  58  82  33        Warsaw        6
7  41  93  60  54  21      Hurghada        7
8  68  23  80  39  66          Bern        8
9  15  17  30  26  98          Lviv        9

    PS在使用95％的Pandas时，你并不需要循环使用DF来实现目标

    回复于

相关问题