我有一個資料集，我正在嘗試迭代每個組，并基于每個組，我正在嘗試更新原始組：
import pandas as pd
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 4, 7, 11, 16, 22, 29, 37, 46])
df = pd.DataFrame({'grain': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B']})
df["target"] = arr
for group_name, b in df.groupby("grain"):
if group_name == "A":
// do some processing
if group_name == "B":
// do another processing
我希望看到原始df更新。有什么辦法嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
這里有一個改變原始資料的方法，這個例子需要一個非重復的索引。與使用經典的熊貓操作相比，我不確定這種方法有什么好處。
import pandas as pd
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 4, 7, 11, 16, 22, 29, 37, 46])
df = pd.DataFrame({'grain': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B']})
df["target"] = arr
for g_name, g_df in df.groupby("grain"):
if g_name == "A":
df.loc[g_df.index, 'target'] *= 10
if g_name == "B":
df.loc[g_df.index, 'target'] *= -1
輸出：
>>> df
grain target
0 A 10
1 B -2
2 A 40
3 B -7
4 A 110
5 B -16
6 A 220
7 B -29
8 A 370
9 B -46
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