正確的方式使用ILOC在熊貓

我有以下的數據幀DF：正確的方式使用ILOC在熊貓

print(df) 

    Food   Taste 
0 Apple  NaN 
1 Banana  NaN 
2 Candy  NaN 
3 Milk   NaN 
4 Bread  NaN 
5 Strawberry NaN

我試圖用ILOC在一個範圍內的行替換值：

df.Taste.iloc[0:2] = 'good' 
df.Taste.iloc[2:6] = 'bad'

但它返回以下SettingWithCopyWarning消息：

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

所以，我發現這個Stackoverflow page，並試圖這樣的：

df.iloc[0:2, 'Taste'] = 'good' 
df.iloc[2:6, 'Taste'] = 'bad'

不幸的是，它返回以下錯誤：

ValueError: Can only index by location with a [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array]

會是怎樣在這種情況下使用ILOC的正確方法？另外，有沒有辦法將上面這兩行結合起來？

來源

2017-02-09 comproch

可以使用Index.get_loc爲Taste柱的位置，因爲DataFrame.iloc選擇的位置：在大熊貓的下一個版本不建議，因爲deprecate ix

#return second position (python counts from 0, so 1) 
print (df.columns.get_loc('Taste')) 
1 

df.iloc[0:2, df.columns.get_loc('Taste')] = 'good' 
df.iloc[2:6, df.columns.get_loc('Taste')] = 'bad' 
print (df) 
     Food Taste 
0  Apple good 
1  Banana good 
2  Candy bad 
3  Milk bad 
4  Bread bad 
5 Strawberry bad

與ix可能的解決方案：

df.ix[0:2, 'Taste'] = 'good' 
df.ix[2:6, 'Taste'] = 'bad' 
print (df) 
     Food Taste 
0  Apple good 
1  Banana good 
2  Candy bad 
3  Milk bad 
4  Bread bad 
5 Strawberry bad

來源

2017-02-09 14:46:15 jezrael

。 iloc使用整數位置，而.loc使用名稱。這兩個選項都同時採用行和列標識符（對於DataFrame）。您的初始代碼不起作用，因爲您沒有在.iloc調用中指定要選擇的列。您嘗試的第二條代碼行無效，因爲您將整數位置與列名稱混合在一起，而.iloc只接受整數位置。如果您不知道列整數位置，則可以按照上面的建議使用Index.get_loc。否則，使用整數位置，在這種情況下1

df.iloc[0:2, df.columns.get_loc('Taste')] = 'good' 
df.iloc[2:6, df.columns.get_loc('Taste')] = 'bad'

等於：在這種特定情況

df.iloc[0:2, 1] = 'good' 
df.iloc[2:6, 1] = 'bad'

。

來源

2017-02-09 15:53:21

不客氣，希望它有助於一點點。 –

純整數位置基於索引由位置選擇..如： -

lang_sets = {} 
lang_sets['en'] = train[train.lang == 'en'].iloc[:,:-1] 
lang_sets['ja'] = train[train.lang == 'ja'].iloc[:,:-1] 
lang_sets['de'] = train[train.lang == 'de'].iloc[:,:-1]

來源

2017-11-16 13:38:32 HeadAndTail

正確的方式使用ILOC在熊貓

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