爲什麼來自pandas DataFrame的列在此循環中不起作用？

Question

我有一個DataFrame，我從籃球參考玩家的名字。下面的代碼是我如何構建DataFrame。它有5列球員名字，但每個名字也有球員的位置。

url = "http://www.basketball-reference.com/awards/all_league.html" 
dframe_list = pd.io.html.read_html(url) 
df = dframe_list[0] 
df.drop(df.columns[[0,1,2]], inplace=True, axis=1) 
column_names = ['name1', 'name2', 'name3', 'name4', 'name5'] 
df.columns = column_names 
df = df[df.name1.notnull()] 

我想分割位置。爲此我曾計劃爲每個名字列一個數據幀：

name1 = pd.DataFrame(df.name1.str.split().tolist()).ix[:,0:1] 
name1[0] = name1[0] + " " + name1[1] 
name1.drop(name1.columns[[1]], inplace=True, axis=1) 

因爲我有五列，我想我會用一個循環

column_names = ['name1', 'name2', 'name3', 'name4', 'name5'] 
for column in column_names: 
    column = pd.DataFrame(df.column.str.split().tolist()).ix[:,0:1] 
    column[0] = column[0] + " " + column[1] 
    column.drop(column.columns[[1]], inplace=True, axis=1) 
    column.columns = column 

做到這一點，那麼我會參加所有這些DataFrame返回到一起。

df_NBA = [name1, name2, name3, name4, name5] 
df_NBA = pd.concat(df_NBA, axis=1) 

我是新來的蟒蛇，所以我敢肯定，我在一個相當繁瑣的方式這樣做，他會喜歡的建議，我怎麼可能做得更快。但我的主要問題是，當我運行它正常工作單獨列的代碼，但如果當我運行的循環，我得到的錯誤：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'column' 

看來，循環df.column.str的一部分會引起一些問題？我用列括號列（我還是不明白爲什麼有時候我會加入一個DataFrame列，有時它是列列號，但這是一個更大的問題）以及其他隨機事物。

當我嘗試@ BrenBarn的建議

df.apply(lambda c: c.str[:-2]) 

以下彈起在Jupyter筆記本：

SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy 
    if __name__ == '__main__': 

望着數據框，什麼都沒有真正改變，如果我沒有這樣明白的文檔方法通過編輯創建DataFrame的副本，但是這是一個臨時副本，後來被拋出，所以實際的DataFrame不會更改。

Answer 1

如果位置標籤永遠只有一個字符，簡單的解決方法是這樣的：

>>> df.apply(lambda c: c.str[:-2]) 
      name1   name2 
0  Marc Gasol Lebron James 
1  Pau Gasol Kevin Durant 
2 Dwight Howard Kyrie Irving 

一個系列的str屬性讓你做的字符串操作，包括索引，所以這只是修剪最後兩個字符關閉每個值。

至於你對df.column的問題，這個問題比熊貓更普遍。這兩件事情是不一樣的：

# works 
obj.attr 

# doesn't work 
attrName = 'attr' 
obj.attrName 

當你想要訪問名稱存儲在變量中的屬性時，你不能使用點符號。通常，您可以使用getattr函數。但是，pandas通過將名稱指定爲字符串（而不是源代碼標識符）來提供用於訪問列的括號符號。所以這兩者是等價的：

df.some_column 

columnName = "some_column" 
df[columnName] 

在你的榜樣，改變你的參考df.column到df[column]應該可以解決這個問題。但是，正如我在評論中提到的，您的代碼也有其他問題。就解決手頭的任務而言，我在回答開頭顯示的字符串索引方法要簡單得多。