df.loc[:,'B8']=date.today().year-df['B8']是什么意思

这是一个 Pandas 库中 DataFrame 对象的操作，该语句的作用是将 DataFrame 对象 df 的 'B8' 列中的每个值与当前年份相减，然后将结果存储回 'B8' 列中。

语句的具体解释如下：

- `df['B8']`：选取 DataFrame 对象 df 中的 'B8' 列；
- `date.today().year`：获取当前年份；
- `date.today().year-df['B8']`：将当前年份减去 'B8' 列中每个值，得到一个新的 Series 对象；
- `df.loc[:,'B8']=date.today().year-df['B8']`：将上一步得到的 Series 对象的值存储回 df 的 'B8' 列。

这个操作可以用来计算年龄，假设 'B8' 列存储的是出生年份，则该语句执行后，'B8' 列的值将被替换为每个人的年龄。

相关问题

df.loc（：，：）是什么意思

df.loc[:, :] 是 Pandas 中用于访问 DataFrame 中所有行和所有列的方法。冒号 ":" 表示选择所有行或所有列，即 ":" 前面的部分表示行，":" 后面的部分表示列。因此，df.loc[:, :] 表示选择 DataFrame 中的所有行和所有列，即获取整个 DataFrame。

df.loc[df == 5] 报错 Cannot index with multidimensional key

这个报错通常是因为你使用了一个多维的索引方式来索引一个 Pandas DataFrame，而 Pandas 不支持这种方式的索引。

可能的原因是，你的 DataFrame 中含有多个列或多个行，并且你使用了一个非常规的索引方式来指定行列的位置。例如，你可能使用了一个元组、列表或数组来指定行列的位置，而这种方式可能会导致多维索引而出错。

要解决这个问题，你可以使用 Pandas 提供的其他索引方式来指定行列的位置，例如 loc、iloc 或 ix 等方法。这些方法可以根据行列的标签或位置来索引 DataFrame，而不会出现多维索引的问题。例如，你可以使用 loc 方法来根据标签来索引 DataFrame，如下所示：

df.loc[df['column_name'] == 5]

其中，`column_name` 是你要查找的列名，这个方法会返回一个 DataFrame，其中包含所有值为 5 的行。