df3.iloc[df3.index('陈晓佳'),df3._get_column('省份')] = '江苏' TypeError: 'Index' object is not callable

这个错误提示说明在Pandas DataFrame操作中出现了问题。`df3.iloc[]` 是Pandas DataFrame的索引访问方法，用于基于行和列的标签进行数据选取或赋值。在这个例子中：

- `df3.index('陈晓佳')` 应该返回的是一个位置索引，因为需要的是指定行的位置而不是名称。如果'陈晓佳'是一个唯一的行名，则应直接提供其对应的整数索引，例如`df3.loc['陈晓佳']` 或 `df3.iloc[df3.columns.get_loc('陈晓佳')]`。

- `df3._get_column('省份')` 似乎应该是获取省份列的数据，但是`_get_column` 是DataFrame内部的一个方法，用户不应该直接调用它。正确的做法是使用列名字符串，如`df3['省份']`。

因此，正确的代码应该是这样的：

df3.loc[df3['姓名'] == '陈晓佳', '省份'] = '江苏'

或者是：

column_index = df3.columns.get_loc('省份')
df3.iloc[df3.index.get_loc('陈晓佳'), column_index] = '江苏'

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for i in range(len(df3)): df5=df3.iloc[:,i]-df4.iloc[:,i] df5.append(df5） 如何修改优化

这段代码看起来是在对Pandas DataFrame `df3` 和 `df4` 的每一列做元素级的减法操作，并将结果追加到一个新的DataFrame `df5` 中。如果想要优化这个过程，可以考虑以下几点：

1. **避免不必要的复制**：由于每次循环都创建了新的DataFrame `df5`，可以尝试直接在原地更新`df3`或创建一个新的Series，然后拼接。

for i in range(len(df3.columns)):
    df3.iloc[:, i] = df3.iloc[:, i] - df4.iloc[:, i]

或者

result = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame用于存储结果
for i in range(len(df3.columns)):
    result[i] = df3.iloc[:, i] - df4.iloc[:, i]
df3 = pd.concat([df3, result], axis=1)  # 如果需要保留原始数据，将新结果添加至df3

2. **利用vectorized operations**：如果你的版本支持NumPy，可以使用向量化操作，这通常比迭代更快。

df5 = df3.values - df4.values  # 使用NumPy数组运算
df5 = pd.DataFrame(df5, columns=df3.columns)  # 转换回DataFrame并追加到df3

# 或者直接追加到原df3，前提是没有缺失值
df3[df5.columns] = df3[df5.columns] - df4[df5.columns]

3. **使用pandas apply函数**：如果计算规则复杂，可以考虑使用apply()函数，但注意性能可能会低于列表推导式。

df5 = df3.apply(lambda x: x - df4[x.name], axis=0)

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。

然后，您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。

接着，您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。

随后，您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。

最后，您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中，并将第一列作为索引列。