パンダのデータフレームを行単位で編集

Question

Pythonのパンダはきちんとしています。私は辞書のリストをパンダのデータフレームに置き換えようとしています。しかし、for-loopで行単位で値を簡単に変更できる方法があるのでしょうか？

trialList = [ 
    {'no':1, 'condition':2, 'response':''}, 
    {'no':2, 'condition':1, 'response':''}, 
    {'no':3, 'condition':1, 'response':''} 
] # ... and so on 

for trial in trialList: 
    # Do something and collect response 
    trial['response'] = 'the answer!' 

...とtrialはそれに戻って参照しているため、今trialListは、更新された値が含まれています。ここでは

は非パンダのdictのバージョンです。とても便利な！しかし、ディクテーションのリストは、特に私がパンダが優秀なものを列方向に計算できるようにするためには、非常に不安です。

私が何かパンダ-などを行うことによって、より良い、それを作ることができてもだから私は、上からtrialListを与えられた：

import pandas as pd  
dfTrials = pd.DataFrame(trialList) # makes a nice 3-column dataframe with 3 rows 

for trial in dfTrials.iterrows(): 
    # do something and collect response 
    trials[1]['response'] = 'the answer!' 

...しかしtrialListは、ここで変更されません。行ごとに値を更新する簡単な方法はありますか？おそらくdict-versionと同等ですか？参加者には多くの試行が行われ、各試行ごとにさまざまなデータが収集されるため、これは行単位で行うことが重要です。

Answer 1

あなたが本当に行ごとのOPSをしたい場合は、あなたがiterrowsとlocを使用することができます。

>>> for i, trial in dfTrials.iterrows(): 
...  dfTrials.loc[i, "response"] = "answer {}".format(trial["no"]) 
...  
>>> dfTrials 
    condition no response 
0   2 1 answer 1 
1   1 2 answer 2 
2   1 3 answer 3 

[3 rows x 3 columns] 

より良いあなたがベクトル化することができたときにかかわらず、次のとおりです。

>>> dfTrials["response 2"] = dfTrials["condition"] + dfTrials["no"] 
>>> dfTrials 
    condition no response response 2 
0   2 1 answer 1   3 
1   1 2 answer 2   3 
2   1 3 answer 3   4 

[3 rows x 4 columns] 

そしてapplyは常にあります。

>>> def f(row): 
...  return "c{}n{}".format(row["condition"], row["no"]) 
... 
>>> dfTrials["r3"] = dfTrials.apply(f, axis=1) 
>>> dfTrials 
    condition no response response 2 r3 
0   2 1 answer 1   3 c2n1 
1   1 2 answer 2   3 c1n2 
2   1 3 answer 3   4 c1n3 

[3 rows x 5 columns]