модифицирующие значения в панд dataframe

Question

Предполагая, что я имею следующий кадр данных:

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'c', 'f', 'a']) 
print(df) 

можно заменить любое вхождение «а» с «AAA» следующим образом:

df.columns = ['Letters'] 
for i, x in enumerate(df['Letters']): 
    if x == 'a': 
     df['Letters'][i] = "AAA" 
print(df) 

Но если я извлечение уникальной строки и попытка сделать то же самое, она не работает. не

df = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'c', 'f', 'a']) 
df.columns = ['Letters'] 
grouped = df.groupby('Letters') 
index = [gp_keys[0] for gp_keys in grouped.groups.values()] 
unique_df = df.reindex(index) 
print(unique_df) 

for i, x in enumerate(unique_df): 
    if x == 'a': 
     unique_df.loc[i] = "AAA" 
print(unique_df) 

Мне любопытно, почему делать unique_df[i] = "AAA" больше не изменяет значения кадров данных. Даже делая unique_df.loc[i] = "AAA", как было предложено в представлении против копии сообщения here, похоже, не имеет значения. Кажется, что-то есть в функции groupby, которая делает последующую модификацию в кадре данных неуловимой. Есть предположения?

Answer 1

Это, возможно, не в полной мере отвечая на вопрос, как, например, вы, может быть упрощена, но вы действительно не следует перечислять в таком случае.
Если вы хотите изменить некоторые значения на основе условий, вы можете использовать логическое индексирование как:

df.loc[df['Letters']=='a', 'Letters'] = "AAA" 

вместо того, чтобы делать цикл.

---

Ответ оригинальный вопрос: вам нужно использовать unique_df['Letters'] вместо unique_df в вашем втором примере (как вы делали это в первом примере).

Answer 2

Вы можете попробовать это

S = unique_df['Letters'] 

for i, x in enumerate(S): 
    if x == 'a': 
     unique_df['Letters'][i] = "AAA" 
     # unique_df.loc[i] = "AAA"  -- this will work too 

print(unique_df) 

Или, Вы можете использовать unique_df.values ​​

for i, x in enumerate(unique_df.values): 
    if x == 'a': 
     unique_df['Letters'][i] = "AAA" 
     # unique_df.loc[i] = "AAA"  -- this will work too 
print(unique_df)