熊猫在位条件值乘法

我已经尝试过所有关于该主题的解决方案，它们都不适用于数据帧“inplace”，乘法从未发生过。熊猫在位条件值乘法

所以这里是我想要做的：我有一个多级列数据帧与许多测量。每一列都被命令是这样的：

数据：

    MeasurementType 
        Value Unit Type 
    StudyNumber 
      1  1.0 m/s a 
      2  1.7 m/s v 
      3  10.5 cm/s b

我想所有的测量转换，单位米/秒至厘米/秒，即我需要单位米/秒过滤所有值，将它们乘以10，然后更改单位列中的单位。

我管理过滤器，但是当我在它上面执行乘法（直接* 10，.mul（10），或者做一个新的赋值）时，它不会粘住。之后打印数据框显示值没有变化。

下面是代码：

unit_df = data.iloc[:, data.columns.get_level_values(1)=='Unit'] 


    unit_col_list = [] 
    for unitcol in unit_df.columns: 
     unitget = unit_df[unitcol][unit_df[unitcol].notnull()].unique() 
     if unitget.size > 1: 
      unit_col_list.append(unitcol) 


    unit_col_list = [item[0] for item in unit_col_list] #so I get the header of the column 
    data_wrongunits = data[unit_col_list] 


data_wrongunits[unit_col_list[0]][data_wrongunits[unit_col_list[0]]['Unit'] == 'm/s']['Value']*=10

或

data_wrongunits[unit_col_list[0]][data_wrongunits[unit_col_list[0]]['Unit'] == 'm/s']['Value'].mul(10)

或

data_wrongunits[unit_col_list[0]][data_wrongunits[unit_col_list[0]]['Unit'] == 'm/s']['Value']=data_wrongunits[unit_col_list[0]][data_wrongunits[unit_col_list[0]]['Unit'] == 'm/s']['Value']*10

过滤器给了我一个系列的值列。也许另一个结构会有帮助？

来源

2017-08-29 Moiraine24

做的[第一个答案]的内容（https://stackoverflow.com/questions/ 20625582 /如何处理与设置在熊猫copywarning）帮助？您访问的元素看起来有问题。尝试使用loc，并尝试避免'df [] [] []'而不是'df.loc [conditions]' – Quickbeam2k1

我更新了我的评论，使用'loc'访问项目并且不链接括号 – Quickbeam2k1

谢谢，实际上这解决了问题！ @ Quickbeam2k1 – Moiraine24

您可以使用：

print (data) 
      MeasurementType   MeasurementType1   
         Value Unit Type   Value Unit Type 
StudyNumber              
1      1.0 m/s a    1.0 m/s a 
2      1.7 m/s v    1.7 cm/s v 
3      10.5 cm/s b    10.5 mm/s b 

#get columns with Unit 
unit_df = data.loc[:, data.columns.get_level_values(1)=='Unit'] 
print (unit_df) 
      MeasurementType MeasurementType1 
         Unit    Unit 
StudyNumber         
1      m/s    m/s 
2      m/s    cm/s 
3      cm/s    mm/s 

#create helper df with replace units by constants 
#if value not in dict, get NaNs, so replaced by 1 
d = {'m/s':10, 'mm/s':100} 
df1 = unit_df.applymap(d.get).fillna(1).rename(columns={'Unit':'Value'}) 
print (df1) 
      MeasurementType MeasurementType1 
         Value   Value 
StudyNumber         
1      10.0    10.0 
2      10.0    1.0 
3      1.0   100.0

#filter only Value columns and multiple by df1 
data[df1.columns] = data[df1.columns].mul(df1) 
print (data) 
      MeasurementType   MeasurementType1   
         Value Unit Type   Value Unit Type 
StudyNumber              
1      10.0 m/s a    10.0 m/s a 
2      17.0 m/s v    1.7 cm/s v 
3      10.5 cm/s b   1050.0 mm/s b

来源

2017-08-29 08:43:04 jezrael

另一种方式：

# convert value 
df.loc[df.Unit=='m/s', 'Value'] = \ 
    df.loc[df.Unit=='m/s', 'Value'].mul(100) #! 

# change unit 
print df.set_value(df.Unit=='m/s', 'Unit', 'cm/s')

来源

2017-08-29 09:19:45 axaroth

熊猫在位条件值乘法

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