在逐行迭代时更新熊猫中的数据框

Question

我有一个看起来像这样的熊猫数据框（它很大）

            date      exer exp     ifor         mat
1092  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19
1093  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19
1094  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19
1095  2014-03-17  American   M  528.205  2014-04-19
1096  2014-03-17  American   M  528.205  2014-05-17

现在我想逐行迭代，当我遍历每一行时，每一行中 ifor 的值可能会根据某些条件而变化，我需要查找另一个数据帧。

现在，我如何在迭代时更新它。尝试了一些东西，但都没有用。

 for i, row in df.iterrows():
    if <something>:
        row['ifor'] = x
    else:
        row['ifor'] = y

    df.ix[i]['ifor'] = x

这些方法似乎都不起作用。我没有看到数据框中更新的值。

原文由 AMM 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以使用 df.at ：

 for i, row in df.iterrows():
    ifor_val = something
    if <condition>:
        ifor_val = something_else
    df.at[i,'ifor'] = ifor_val

对于 0.21.0 之前的版本，请使用 df.set_value ：

 for i, row in df.iterrows():
    ifor_val = something
    if <condition>:
        ifor_val = something_else
    df.set_value(i,'ifor',ifor_val)

如果您不需要行值，您可以简单地遍历 df 的索引，但我保留了原始的 for 循环，以防您需要此处未显示的内容的行值。

原文由 rakke 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议