Установить значение столбца в первой строке отсортированного MultiIndex DataFrame с условием
Учитывая этот образец:
df = pd.DataFrame(data=[(1, 'A', 5.0, 0.0),
(2, 'A', 3.0, 0.0),
(1, 'B', 1.0, 0.0),
(2, 'B', 2.0, 0.0),
(1, 'C', 6.0, 2.0)],
columns=('Date', 'Name', 'limit', 'allocation')).set_index(['Date','Name'])
groups = df.groupby('Date')
group = groups.get_group(1)
groupSorted = group.sort_values(by='limit', ascending=False)
Теперь groupSorted выглядит так:
limit allocation
Date Name
1 C 6.0 2.0
A 5.0 0.0
B 1.0 0.0
Создав суб-DataFrame groupSorted, Я хочу, чтобы формула setallocation в первой строке удовлетворяла условию, что allocation равно 0. Как я могу это сделать?
Я нашел различные способы Выбрать первой строки с этим условием. Например.,
groupSorted[groupSorted.allocation == 0].iloc[0]
groupSorted[groupSorted.allocation == 0].head(1)
... и еще пути к получать и стоимость, которые я хочу изменить:
groupSorted[groupSorted.allocation == 0].iat[0, 1]
groupSorted[groupSorted.allocation == 0].iloc[0].at['allocation']
groupSorted[groupSorted.allocation == 0].iloc[0]['allocation']
groupSorted[groupSorted.allocation == 0]['allocation'].iat[0]
Но ни один из них не позволяет мне задавать это значение. Как я могу установить это значение, чтобы оно «застряло» в оригинале group и df?
@noah: Если я вношу изменения в group, они применяются к родителю df. К тому времени, когда я изменяю groupSorted, я не уверен .... Таким образом, установка значения в группе сортированный, кондиционированный является частью проблемы.
Я думаю, ты хочешь groupSorted.loc[groupSorted['allocation'] == 0, 'allocation'].values[0] = 12345
@ cs95: я пробовал это, но это ничего не меняет в groupSorted. Если я это сделаю groupSorted.loc[groupSorted['allocation'] == 0, 'allocation'].iloc[0] = 123, я, по крайней мере, получу SettingWithCopyWarning....
Меня устраивает. Вы также можете попробовать groupSorted.loc[(groupSorted['allocation'] == 0).idxmax(), 'allocation'] = 12345 И если это не сработает, проблема, скорее всего, не в коде.
Второй вариант — с использованием .idxmax() — работает! Но это не влияет на предварительно отсортированные group или df. Есть ли способ изменить эту строку в исходном фрейме данных?
Панды были разработаны, чтобы избежать подобных «побочных эффектов». НастройкаWithCopyWarning является хорошим примером этого. Если вы хотите изменить исходную группу, вам нужно будет вызвать df.update(groupSorted), чтобы сохранить ее. Это лучший совет, который я могу дать.
@ cs95, это должно работать, но я был бы признателен за любой ответ, который дает пандалитический способ сделать это, который будет эффективно масштабироваться с количеством строк и групп. (Я хочу применить эту логику рекурсивно к группам в корневом фрейме данных.)
Ответы 1
Из комментариев к вопросу:
Чтобы присвоить groupSorted, мы можем использовать:
groupSorted.loc[(groupSorted['allocation'] == 0).idxmax(), 'allocation'] = 123
Чтобы получить назначение «прилипнуть» к исходному DataFrame, мы можем сделать:
df.at[(groupSorted['allocation'] == 0).idxmax()] = 123
Вы уверены, что при внесении изменений вы изменяете их на месте, а не создаете новый df?