在多个条件下迭代 pandas 数据框答案

【问题标题】：Iterating over pandas dataframe with several conditions在多个条件下迭代 pandas 数据框
【发布时间】：2020-05-02 20:35:11
【问题描述】：

所以我有这个数据框，其中包含不同点的位置、X、Y、Z 和其他几个属性。然后，我有另一个名为 path() 的字典，其中包含形成轨迹的不同点。这些点包含在数据框中。

出于绘图的原因，我只想将路径（）中的点设置为“路径”列等于 2。如何识别数据框的哪些点在此路径中并更改它们的“路径”属性？

澄清：

路径是这样的：

path = {12, 34, 14}

和 pos{} 为路径的每个节点提供 [x,y,z]

pos = {12: [3, 4, 2], 34: [1, 3, 4], 14: [5, 4, 5]}

其中 [3, 4, 2] = [x, y, z] 就像数据框中的那些。所以我想要做的是将数据框中的“路径”列从 1 更改为 2，以获取与此匹配的数据框中的位置。因此，例如，如果对于 14: [5, 4, 55]，数据框中有一行 X = 5、Y = 4 和 Z = 55，我希望这一行的路径 = 2。

这是我尝试过的，我认为它应该有效，但它没有。 Basicallt 我尝试过滤位置，然后相应地修改数据框。

（这里我尝试从 0 更改为 1 而不是 1 更改为 2，因为我给您的 df 的图像是我在尝试此操作时修改但忽略它的图像）

df['path'] = np.zeros(len(df.index))

filt1 = (df['eventID'] == 98)
df_path = df[filt1]

for node in path:

     A, B, C = pos[node]
     filt2 = (df['X'] == A) & (df['Y'] == B) & (df['Z'] == C)

     df_path[filt2]['path'].replace({0:1})

另外，我收到以下警告：

UserWarning:

Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index.

对不起，如果我“违反”了一些不受欢迎的规则，我是新来的。非常感谢

阿莱克斯

【问题讨论】：

嗨，Alex，请以文本而不是图像的形式提供您的数据框的 minimal reproducible example。并提供您的示例输出以及您的尝试（如果有）。
这似乎过于宽泛/模糊，而且很可能离题。请参阅How to Ask、help center。此外，除非绝对必要，否则请不要将信息作为图像共享。请参阅：meta.stackoverflow.com/questions/303812/…、idownvotedbecau.se/imageofcode、idownvotedbecau.se/imageofanexception。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

解决了！

df['path'] = np.zeros(len(df.index))

filt1 = (df['eventID'] == 98)
df_path = df[filt1]

for node in path:

   A, B, C = pos[node]
   filt2 = (df['X'] == A) & (df['Y'] == B) & (df['Z'] == C)

   df_path['path'].loc[filt2] = 1

【讨论】：

【解决方案2】：

1.从字典中找到你想要的键using this

>>> dishes = {'eggs': 2, 'sausage': 1, 'bacon': 1, 'spam': 500}
>>> keys = dishes.keys()
>>> # keys and values are iterated over in the same order (insertion order)
>>> list(keys)
['eggs', 'sausage', 'bacon', 'spam']

2。现在更改替换路径属性 using this

df = pd.DataFrame({"column1": ["a", "b", "a"]})
print(df)
OUTPUT
  column1
0       a
1       b
2       a

df["column1"].replace({"a": "x", "b": "y"}, inplace=True)
print(df)
OUTPUT
  column1
0       x
1       y
2       x

【讨论】：