求教一个 pandas 赋值失败的问题， pandas 赋值机制到底是怎么回事...

[yellowtail]

df.iloc[1,0] =1 可以成功赋值，但是类似的写法，df.iloc[1].a = 1 就失败了

还有程序需要累加行实现一个 df 堆砌 之前用的 append 花了 36 秒，后来改为了 loc[i]直接写入，优化一点细节..可是还要 31 秒

求点拨...求推荐学习材料

[dongxiao]

试试 df.loc[1,"a"]=1

[imn1]

不要在循环里面逐条 append
循环生成 dict 或其他，循环后转为 df，然后一次 append/contact

[yellowtail]

@dongxiao 想知道两种写法究竟有什么区别 为什么会失败 。。。

[yellowtail]

@imn1 感谢回复，但是不能这么写，因为增加新的行的同时需要从旧的 df 里读取和修改数据

[imn1]

1. .a 是只读的，["a"]是可写的
2. 转一下弯，df 每行或者每列只是个列表，循环读取一点不影响，关键是逐条 append 太慢

[dongxiao]

@yellowtail 区别很大，.loc 相当于按键值取，你即使对 dataframe 重排，.loc 取得的值仍是不变的，.iloc 则是按位置，顺序变了取的值也就变了。看了下描述，你的需求可以用 dataframe 的 apply 实现或者 series 的 map 实现，用的广播方式，并行计算，如果用循环那可就太慢了

[volvo007]

df 堆彻 我没太看明白
不是有一个 pd.concat 方法可以直接拼接吗？
这个方法可以接受一个数组参数，所以可以一次性拼接多个 df
但我觉得 LZ 应该知道这个函数，所以我觉得是我没理解 LZ 要实现的东西？

[yellowtail]

@imn1 意思是循环增加一行的时候，需要根据条件修改上一行的既有内容，如果每次增加一个 df 再 concat，那得在很多个 df 找到对应的修改以后再 concat 那就麻烦了 append 可能避不开了

[imn1]

@yellowtail #8
大致明白了
但我的建议是，把不需要改动的东西先算出来，先组好新的 df
然后用移动函数，再整体更改一列或者列里面的一段，这样会快很多

查查 pandas 手册，移动函数是 df 专门用于有序 index，可以批量更改多行数据的函数，例如证券的移动平均
搜 pandas.core.window 或 pandas.dataframe.rolling

[yellowtail]

https://zhuanlan.zhihu.com/p/138478627