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为什么赋值在此DataFrame上不起作用

赋值在此DataFrame上不起作用的原因可能是由于DataFrame的特性和操作限制。

DataFrame是一种二维数据结构，由行和列组成，类似于电子表格或数据库表。它是Pandas库中的一种核心数据结构，用于数据分析和处理。

在DataFrame上进行赋值操作时，需要注意以下几点：

DataFrame是不可变对象：DataFrame的设计是为了支持数据的处理和转换，而不是直接在原地修改数据。因此，对DataFrame进行赋值操作时，实际上是创建了一个新的DataFrame对象，并将修改后的值赋给新对象。
隐式复制：当对DataFrame进行切片或筛选操作时，返回的是原DataFrame的一个视图，而不是副本。这意味着对返回的视图进行赋值操作时，会直接影响原DataFrame的对应部分。
使用.loc或.iloc进行赋值：为了显式地修改DataFrame的值，可以使用.loc或.iloc方法，通过指定行和列的标签或索引进行赋值操作。例如，df.loc[row_index, column_label] = new_value。
隐式赋值操作可能失败：如果对DataFrame进行隐式赋值操作，即直接通过索引或标签进行赋值，可能会出现赋值不起作用的情况。这可能是因为在赋值操作时未按照正确的方式指定行和列的范围或标签，或者出现了其他错误。

总结起来，赋值在此DataFrame上不起作用可能是由于DataFrame的不可变性、隐式复制、使用错误的赋值方法或赋值操作错误等原因导致的。在进行DataFrame赋值操作时，建议使用.loc或.iloc方法，并确保正确指定行和列的范围或标签，以达到预期的修改效果。

关于DataFrame的更多信息和操作方法，您可以参考腾讯云相关产品提供的Pandas文档和教程，以帮助您更好地理解和使用DataFrame。

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20 3 400 dtype: int64 s1[s1>0] Out[54]: 0 2 1 5 3 200 dtype: int64 对Series变量做数学运算，会作用于...DataFrame赋值，就是对列赋值，首先获取DataFrame对象中某列的Series对象，然后通过赋值的方式就可以修改列的值： data = {'fruit':['Apple','Apple','Orange...可以通过Series给DataFrame对象赋值： data = {'fruit':['Apple','Apple','Orange','Orange','Banana'], 'year':[2010,2011,2012,2011,2012...，DataFrame的索引会和Series的索引自动匹配，在对应的索引位置赋值，匹配不上的位置将填上缺失值NaN。...必须使用frame['total']的方式赋值，不建议使用frame.total，使用frame.的方式给不存在的列赋值时，这个列会隐藏起来，直接输出DataFrame对象是不会看到这个total这个列的

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pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

查看数据我们在jupyter当中执行运行DataFrame的实例会为我们打出DataFrame中所有的数据，如果数据行数过多，则会以省略号的形式省略中间的部分。...我们要创建一个新的列也很简单，我们可以像是dict赋值一样，直接为DataFrame赋值即可： ? 赋值的对象并不是只能是实数，也可以是一个数组： ?...我们要修改某一列也非常简单，也是通过赋值一样的方法覆盖原数据即可。...由于在DataFrame当中每一列单独一个类型，而转化成numpy的数组之后所有数据共享类型。那么pandas会为所有的列找一个通用类型，这就是为什么经常会得到一个object类型的原因。...总结在今天的文章当中我们了解了DataFrame与Series的关系，也学习了一些DataFrame的基础和常用的用法。

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整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

逗号之前的冒号表示选择所有行，逗号之后的::-1表示反转所有的列，这就是为什么country这一列现在在最右边。 6....glob会返回任意排序的文件名，这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。...我们可以使用sample()函数来随机选取75%的行，并将它们赋值给"movies_1"DataFrame： ?...接着我们使用drop()函数来舍弃“moive_1”中出现过的行，将剩下的行赋值给"movies_2"DataFrame： ? 你可以发现总的行数是正确的： ?...这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。 14.

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Pandas | 如何新增数据列？

本次我们将介绍四种新增数据列的方法：直接赋值、df.apply方法、df.assign方法以及按条件筛选后赋值。本文框架 0. 导入Pandas 1. 读取数据与数据预处理 2....直接赋值 3. df.apply方法 4. df.assign方法 5. 按条件筛选后赋值 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....在此我们为数据添加"Temperature_type"列，设置最高温度大于30为热，最低气温低于-10为冷，其余为正常。...，一般用"新列名=表达式"的形式，其中新列名为变量的形式，所以不加引号（加引号时意味着是字符串）； ②assign返回创建了新列的dataframe，不会修改原本的dataframe，所以一般需要用新的...dataframe对象接收返回值； ③assign不仅可用于创建新的列，也可用于更新已有列，此时创建的新列会覆盖原有列。

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pandas入门：Series、DataFrame、Index基本操作都有了！

Series对象可以视作一个NumPy的ndarray，因此许多NumPy库函数可以作用于Series。 1....若只在原Series上插入单个值，则采用赋值方式即可，如代码清单6-9所示。...插入单个数据后为： f 4 g 5 h 7 dtype: int64 一般使用drop方法删除Series元素，它接收被删除元素对应的索引，inplace=True表示对原Series起作用...更新、插入和删除类似Series，更新DataFrame列也采用赋值的方法，对指定列赋值即可，如代码清单6-15所示。...代码清单6-16 采用赋值的方法插入列 # 插入列 df['col3'] = [15, 16, 17, 18, 19] print('插入列后的DataFrame为：\n', df) 输出：插入列后的

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

（3）获取DataFrame的值（行或列）通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法）通过索引字段ix查找相应的行。（4）对列进行赋值处理。对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...（2）DataFrame与Series之间的运算将DataFrame的每一行与Series分别进行运算。...9、层次化索引层次化索引是pandas的一个重要功能，它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。相当于Excel中vlookup函数的多条件查找中的多条件。

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详解pd.DataFrame中的几种索引变换

（可选0/1或index/columns）；另一种是直接用index/columns关键字指定作用轴具体而言，reindex执行索引重组操作，以新接收的一组标签序列作为索引，当原DataFrame中存在该索引时则提取相应行或列...，否则赋值为空或填充指定值。...），可接收字典或函数完成单列数据的变换；apply既可用于一列（即Series）也可用于多列（即DataFrame），但仅可接收函数作为参数，当作用于Series时对每个元素进行变换，作用于DataFrame...时对其中的每一行或每一列进行变换；而applymap则仅可作用于DataFrame，且作用对象是对DataFrame中的每个元素进行变换。...也就是说，三者的最大不同在于作用范围以及变换方式的不同。实际上，apply和map还有一个细微区别在于：同样是可作用于单列对象，apply适用于索引这种特殊的单列，而map则不适用。

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Python｜Pandas的常用操作

本文来讲述一下科学计算库Pandas中的一些常用操作～看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Pandas？...Pandas主要的数据结构 Series:带标签的一维同构数组； DataFrame:带标签的，大小可变的，二维异构表格。...按照层级关系来说的话，可以说DataFrame是Series的容器，Series是标量的容器。先来看一下如何去创建数据。...用单列的值选择数据 df1[df1.A>0] # 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN) df1[df1>0] # 使用isin()选择 df2[df2['E'].isin(['test'])] 08 赋值语句...# 按照标签赋值 df1.at[dates[0], 'A'] = 0 # 按照位置赋值 df1.iat[0, 1] = 1 # 条件赋值 df1[df1 > 0] = 2 09 替换索引（数据）

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基础知识篇（一）Pandas数据结构

2.DataFrame DataFrame为pandas中最重要的数据结构，它的格式等同于我们要处理的矩形表格：拥有多列，每列可以有不同类型的数据，拥有列名，行、列索引等......DataFrame可以认为是Series的扩展或者是一系列Series的组合，且看用法 2.1 DataFrame生成 DataFrame的生成方式有很多种，最通常的是通过等长的list组成的的dict...3) state year pop 3 Nevada 2001 2.4 4 Nevada 2002 2.9 5 Nevada 2003 3.2 如果想要columns按顺序排列，对columns赋值即可...Nevada 2.4 4 2002 Nevada 2.9 5 2003 Nevada 3.2 如果columns中传入的值并不在dict中，那么会以缺失值的形式呈现，这同理于Series的index赋值...Nevada five Nevada six Nevada Name: state, dtype: object # 2.取某一列的所有值，还可以类似于调用类的属性，由于不常用，在此不推荐使用

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