Python Pandas: 解决"List Object has no Attribute 'Loc'"

Question

我使用以下代码将CSV文件导入为DataFrame：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

然后我试图根据ID进行简单的替换：
df.loc[df.ID == 103, ['fname', 'lname']] = 'Michael', 'Johnson'

我得到了以下错误：

AttributeError: 'list'对象没有属性'loc'

注意，当我执行print pd.version()时，我得到的版本是0.12.0，所以这不是一个问题（至少在我理解的范围内）与使用11版之前的版本有关。有什么想法吗？

- Parseltongue

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那个语法对我来说很好用 - 如果您提供一个可重现的例子，那么帮助会更容易，因为它可能取决于csv文件中的数据问题。 - Peter Fine

是的，对我也有帮助，您提供CSV文件的样例可能更好。 - C Mars

Answer 1

从评论中继续：“我正在做这件事：”

df = [df.hc== 2]

你创建的东西是一个“掩码”：一个包含布尔值的数组，指明哪些索引满足你的条件。

要根据条件筛选数据框，你需要这样做：

df = df[df.hc == 2]

稍微更明确一些：

mask = df.hc == 2
df = df[mask]

如果您想保留整个数据框架，并且只想替换特定的值，则可以使用replace方法：Python pandas equivalent for replace. 另外一种（性能很好的）方法是创建一个包含from/to值作为列的单独数据框架，并使用pd.merge将其合并到现有数据框架中。还可以使用索引来设置值：

df[mask]['fname'] = 'Johnson'

但是，如果你需要替换更多的内容，你可以使用另外两种方法之一或使用"apply"和lambda函数（进行值转换）。最后但并非最不重要的：你可以使用.fillna('bla')来快速填充NA值。

- Carst

Answer 2

@Boud的回答是正确的。如果右侧列表与要替换的元素数量匹配，则Loc赋值正常工作。

In [56]: df = DataFrame(dict(A =[1,2,3], B = [4,5,6], C = [7,8,9]))

In [57]: df
Out[57]: 
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

In [58]: df.loc[1,['A','B']] = -1,-2

In [59]: df
Out[59]: 
   A  B  C
0  1  4  7
1 -1 -2  8
2  3  6  9

- Jeff

Answer 3

追踪回溯信息表明df是一个列表，而不是你代码行中期望的DataFrame。这意味着在“df = pd.read_csv（“test.csv”）”和“df.loc[df.ID == 103, ['fname', 'lname']] = 'Michael', 'Johnson'”之间，您有其他代码行将列表对象分配给df。检查那段代码以找到错误。

- Zeugma