df_si[df_si["调单商户号"] == df_si["调单商户号"][1]]["进项交易次数"]= 0
时间: 2023-08-03 09:30:33 浏览: 36
在 Pandas 中,使用类似于上面这样的赋值语句是不会生效的,因为 Pandas 在进行类似切片操作时返回的是一个视图而不是副本。这意味着,对这个视图所做的任何修改都会反映在原始 DataFrame 中。
如果要修改 DataFrame 中的数据,可以使用 loc 或 iloc 属性来进行选择和赋值:
```
df_si.loc[df_si["调单商户号"] == df_si["调单商户号"][1], "进项交易次数"] = 0
```
这里,我们使用 loc 选择调单商户号等于第二行调单商户号的所有行,并将它们的进项交易次数赋值为 0。
如果要了解更多有关 Pandas 的详细信息,请参阅 Pandas 官方文档。
相关问题
for i in df_si["调单商户号"]: in1 = 0 out = 0 if(df_mingxi[df_mingxi['调单账户号码'] == i].shape[0] == 0): df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "进项交易次数"] = 0 df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "出项交易次数"] = 0 else: count_io = df_mingxi[df_mingxi['调单账户号码'] == i]["收付"].to_list() in1 = pd.value_counts(count_io)["进"] out = pd.value_counts(count_io)["出"] df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "进项交易次数"] = in1 df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "出项交易次数"] = out
这段代码的作用是遍历 DataFrame `df_si` 中的所有调单商户号码,并根据它们在 DataFrame `df_mingxi` 中的收付情况,更新 DataFrame `df_si` 中的进项交易次数和出项交易次数列。
具体来说,代码首先使用 for 循环遍历 DataFrame `df_si` 中的所有调单商户号码。对于每个商户号码,代码首先将变量 in1 和 out 初始化为 0。
接下来,代码检查 DataFrame `df_mingxi` 中是否存在调单账户号码等于当前商户号码的行。如果不存在这样的行,说明当前商户号码在 DataFrame `df_mingxi` 中没有任何交易记录,此时代码将当前商户号码在 DataFrame `df_si` 中的进项交易次数和出项交易次数都设置为 0。
否则,代码使用与之前相同的方法统计 DataFrame `df_mingxi` 中调单账户号码等于当前商户号码的所有行的收付情况,并将收款笔数和付款笔数分别保存在变量 in1 和 out 中。
最后,代码使用 loc 属性将变量 in1 和 out 分别赋值给 DataFrame `df_si` 中当前商户号码的进项交易次数和出项交易次数列。
需要注意的是,这段代码使用了多次 loc 操作,如果 DataFrame `df_si` 很大,这可能会导致性能问题。如果要优化代码的性能,建议使用 apply 方法或者 groupby 方法来实现相同的逻辑。
df_temp=df_list
df_temp=df_list,这行代码是将一个名为df_list的数据框(DataFrame)赋值给了另一个名为df_temp的数据框。这样,df_temp和df_list指向同一份数据,任意一方对数据进行了修改,另一方的数据也会相应改变。可以理解为是将df_list的指针指向了df_temp的地址。因此,在修改df_temp时,需要注意是否会对df_list造成影响。
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