使用 Pandas DataFrame 进行迭代并更改值答案

【问题标题】：Iterating w/ Pandas DataFrame and Changing Values使用 Pandas DataFrame 进行迭代并更改值
【发布时间】：2013-11-01 23:41:14
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，我想根据行中的值为每一行分配一个随机数并写出一个数据框。

所以我正在尝试：

for index, row in person[person['AGE_R'] == 1].iterrows():
    row = index, random.randint(1, 15)

但我不太清楚如何从中写出数据帧（不可能？）。我能够得到一个元组列表，我可以将其转换为可行的格式，但我确信有更好的方法。

我之前试过：

person[person['AGE_R'] == 1] = random.randint(1, 15)

但这会将 'AGE_R 的所有 1 设置为 randint 的值。有用，但不是我想要的。

有什么建议吗？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python csv pandas

【解决方案1】：

如果要进行向量化操作，可以使用numpy.random.randint：

>>> df = pd.DataFrame({'AGE_R':[1,2,3,5,4,3,1]})
>>> df
   AGE_R
0      1
1      2
2      3
3      5
4      4
5      3
6      1
>>> df.ix[df['AGE_R'] == 1, 'AGE_R'] = np.random.randint(1, 15, len(df[df['AGE_R'] == 1]))
>>> df
   AGE_R
0      5
1      2
2      3
3      5
4      4
5      3
6      11

或者你可以使用申请：

>>> df.ix[df['AGE_R'] == 1, 'AGE_R'] = df.ix[df['AGE_R'] == 1].apply(lambda x: np.random.randint(1, 15), axis = 1)
>>> df
   AGE_R
0      5
1      2
2      3
3      5
4      4
5      3
6     12

【讨论】：

是的，我想要一个矢量化操作。比遍历yes要好得多？至少那是我一直在读的。像魅力一样工作。非常感谢。