枚举数据框时为什么会出现视图错误答案

【问题标题】：Why do I get a view error when enumerating a Dataframe枚举数据框时为什么会出现视图错误
【发布时间】：2021-02-22 16:48:36
【问题描述】：

为什么会出现“查看”错误：

ndf = pd.DataFrame()
ndf['Signals'] = [1,1,1,1,1,0,0,0,0,0]
signals_diff = ndf.Signals.diff()
ndf['Revals'] = [101,102,105,104,105,106,107,108,109,109]
ndf['Entry'] = 0
for i,element in enumerate(signals_diff):
    if (i==0):
        ndf.iloc[i]['Entry'] = ndf.iloc[i]['Revals']
    elif (element == 0):
            ndf.iloc[i]['Entry'] = ndf.iloc[i - 1]['Entry']
    else:
        ndf.iloc[i]['Entry'] = ndf.iloc[i]['Revals']

试图在数据帧的切片副本上设置值

请参阅文档中的注意事项： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy ndf.iloc[i]['Entry'] = ndf.iloc[i]['Revals']

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

用loc代替iloc：

ndf = pd.DataFrame()
ndf['Signals'] = [1,1,1,1,1,0,0,0,0,0]
signals_diff = ndf.Signals.diff()
ndf['Revals'] = [101,102,105,104,105,106,107,108,109,109]
ndf['Entry'] = 0
for i,element in enumerate(signals_diff):
    if (i==0):
        ndf.loc[i,'Entry'] = ndf.loc[i,'Revals']
    elif (element == 0):
            ndf.loc[i,'Entry'] = ndf.loc[i - 1,'Entry']
    else:
        ndf.loc[i,'Entry'] = ndf.loc[i,'Revals']

这将解决问题，但在分配时，索引应该相同。因此，由于索引的原因，您可能无法获得预期的结果。

【讨论】：

这个解决方案确实给了我正确的答案，但是我需要在一个巨大的数据框（300 万+行）上运行它。有没有办法让这个循环更快？
@ManInMoon：那么广红的回答会有所帮助。

【解决方案2】：

在尝试分配某些内容时，不要链接像 ndf.iloc[i]['Entry'] 这样的索引。见why does that not work。

也就是说，您的代码可以重写为：

ndf['Entry'] = ndf['Revals'].where(signals_diff != 0).ffill()

输出：

   Signals  Revals  Entry
0        1     101  101.0
1        1     102  101.0
2        1     105  101.0
3        1     104  101.0
4        1     105  101.0
5        0     106  106.0
6        0     107  106.0
7        0     108  106.0
8        0     109  106.0
9        0     109  106.0

【讨论】：

Hi Quang - 我知道它可以这样写，但这是一个简单的例子。我需要变得更复杂，需要一个迭代解决方案 - 不幸的是
@ManInMoon 然后查看 pygirl 的解决方案。一般来说，我会避免循环。为此目的，请查看groupby().shift() 之类的内容。但如果你确定循环是不可避免的，那就继续循环吧。
稍后我需要根据 Revals 的衍生产品更改“Entry”
如果你不能准确地传达你想要做什么和你期望什么，那么循环是你最安全的选择......
矢量版：stackoverflow.com/questions/66320221/…

【解决方案3】：

让我们继续使用index 位置切片和get_indexer

for i,element in enumerate(signals_diff):
    
    if (i==0):
        ndf.iloc[i,ndf.columns.get_indexer(['Entry'])] = ndf.iloc[i,ndf.columns.get_indexer(['Revals'])]
    elif (element == 0):
            ndf.iloc[i,ndf.columns.get_indexer(['Entry'])] = ndf.iloc[i - 1,ndf.columns.get_indexer(['Entry'])]
    else:
        ndf.iloc[i,ndf.columns.get_indexer(['Entry'])] = ndf.iloc[i,ndf.columns.get_indexer(['Revals'])]

【讨论】：