使用 For 循环修改 Pandas 中的 DataFrame 字典

Posted 2023-03-11

【中文标题】使用 For 循环修改 Pandas 中的 DataFrame 字典

【英文标题】：Using a For Loop to modify a dictionary of DataFrames in Pandas

【发布时间】：2017-05-09 02:26:30

【问题描述】：

我正在阅读有关 Pandas 的教程。我决定用我认为应该直截了当的方法进行中途试验。我将其浓缩为一个简单的代码，供其他人亲自重现并帮助我查看我的错误或 Python 中的错误。

df = pd.DataFrame('A': 1.,
                   'B': pd.Timestamp('20130102'),
                   'C': pd.Series(1, index = list(range(4)), dtype = 'float32'),
                   'D': np.array([3] * 4, dtype = 'int32'),
                   'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
                   'F': 'foo'
                   )

# Made copy of df and modified it individually to show that it works.
df2 = df
df2.drop([1,3], inplace=True) # Dropping 2nd and 5th row.
print(df2)

# Now trying to do the same for multiple dataframes in a 
# dictionary keeps giving me an error.

dic = '1900' : df, '1901' : df, '1902' : df # Dic w/ 3 pairs.
names = ['1900', '1901', '1902']              # The dic keys in list.

# For loop to drop the 2nd and 4th row.
for ii in names:
    df_dic = dic[str(ii)]
    df_dic.drop([1,3], inplace=True)
    dic[str(ii)] = df_dic

我得到的输出是：

     A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
--------------------------------------------------------------------------
ValueError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-139-8236a9c3389e> in <module>()
     21 for ii in names:
     22     df_dic = dic[str(ii)]
---> 23     df_dic.drop([1,3], inplace=True)

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in drop(self, labels, axis, level, inplace, errors)
   1905                 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors)
   1906             else:
-> 1907                 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors)
   1908             dropped = self.reindex(**axis_name: new_axis)
   1909             try:

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in drop(self, labels, errors)
   3260             if errors != 'ignore':
   3261                 raise ValueError('labels %s not contained in axis' %
-> 3262                                  labels[mask])
   3263             indexer = indexer[~mask]
   3264         return self.delete(indexer)

ValueError: labels [1 3] not contained in axis

显然，在单独执行时删除行是可行的，因为它给了我想要的输出。为什么在 For Loop 中实现会使其行为异常？

提前致谢。

【问题讨论】：

我认为你需要添加copy like df_dic = dic[str(ii)].copy()

【参考方案1】：

你需要copyDataFrame:

for ii in names:
    df_dic = dic[str(ii)].copy()
    df_dic.drop([1,3], inplace=True)
    dic[str(ii)] = df_dic

print (dic)
'1900':      A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo, '1902':      A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo, '1901':      A          B    C  D     E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3  test  foo

Copying in docs.

【讨论】：

这很有意义。但是在添加copy() 之后，我仍然得到完全相同的错误。它指向错误消息中df_dic = dic[str(ii)].copy() 之后的行。感谢您的快速回复。

也许在你的代码中df2 = df 也很重要添加copy。 ;)

高五！！就是这样。非常感谢！顺便说一句，我可以发誓你有一个东西的链接。现在它已经消失了。这对我有帮助吗？

我认为没有，我只在答案末尾添加链接。

是的，这就是我所指的链接。我想我疲倦的眼睛第二次忘记了它。哈哈。没问题。你回答正确，所以它是给定的。 :)