df_stock.loc[index+1:, 'buy_price'] = 0,其中index是时间,如果想表示,下面一个index设置值为0,这种表示有错么

时间: 2024-04-09 09:34:13 浏览: 17
这行代码的作用是将 `index` 后面的所有行的 'buy_price' 列的值设为0。如果你想表示将下一个 `index` 所在行的 'buy_price' 设置为0,那么这种表示是有问题的,因为在Python中,索引是从0开始的,所以下一个索引应该是 `index + 1`。如果你想将下一个 `index` 所在行的 'buy_price' 设置为0,可以使用以下代码: ```python df_stock.loc[index + 1, 'buy_price'] = 0 ``` 这样就可以将下一个 `index` 所在行的 'buy_price' 设置为0了。
相关问题

df_stock中index为时间序列,如果要设置当前index的下一个值,怎么改?for index, row in df_stock.iterrows(): df_stock.loc[str(index):, buy_price ] = 0,

要设置当前索引的下一个值,可以使用`shift()`函数来实现。以下是修改代码的示例: ```python for index, row in df_stock.iterrows(): next_index = df_stock.index.get_loc(index) + 1 if next_index < len(df_stock): df_stock.iloc[next_index, df_stock.columns.get_loc('buy_price')] = 0 ``` 这里使用了`get_loc()`函数获取当前索引的位置,然后加1来得到下一个索引的位置。然后,通过`iloc`方法来定位下一个索引对应的行,并将buy_price列的值设为0。请注意,这个改变是在循环中进行的,所以会逐行进行设置。

df_stock中index为时间序列,for index, row in df_stock.iterrows(): df_stock.loc[str(index):, 'buy_price'] = 0,如果要设置当前index的下一个值,怎么弄

如果你想要设置当前索引的下一个值,你可以使用 `shift()` 方法来将下一个值赋给当前索引。以下是通过迭代 DataFrame 并使用 `shift()` 方法设置当前索引的下一个值的示例代码: ```python for index, row in df_stock.iterrows(): next_index = index + pd.DateOffset(days=1) # 下一个索引 df_stock.loc[next_index, 'buy_price'] = row['buy_price'] ``` 在上面的示例中,我们使用了 `pd.DateOffset(days=1)` 将当前索引增加一天,然后将其赋值给 `next_index`。然后,我们可以使用 `next_index` 和 `'buy_price'` 列来访问下一个索引的值,并将其赋给当前索引的下一个值。请确保在使用之前导入 `pandas` 库。

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''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

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