Python：Pandasデータフレームに列全体にスカラーを掛ける方法

Question

データフレームの特定の列の各要素にスカラーを掛けるにはどうすればよいですか？以下のような何か行う （私はSOに見て試してみましたが、適切なソリューションを見つけることができないよう）

：

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. 
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 

注：可能な場合は、

df['quantity'] *= -1 # trying to multiply each row's quantity column with -1 

は私に警告を与えます私は、データフレームを繰り返し処理し、このようなことをしたくありません。ループ全体を書くことを必要とせずに、標準の数学演算を列全体で行うことができると思います。

for idx, row in df.iterrows(): 
    df.loc[idx, 'quantity'] *= -1 

EDIT：

私はパンダ

完全なトレースの0.16.2を実行しています：

SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. 
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy 
    self.obj[item] = s 

Answer 1

はここで、研究のビットの後に答えます：

df.loc[:,'quantity'] *= -1 #seems to prevent SettingWithCopyWarning 

Answer 2

df['quantity'] = df['quantity'] * -1を試してみてください。

Answer 3

適用機能を使用してみてください。

df['quantity'] = df['quantity'].apply(lambda x: x*-1) 

Answer 4

少し古いが、私はまだ同じSettingWithCopyWarningを得ていました。

df.loc[:, 'quantity'] = df['quantity'] * -1 

Answer 5

注：ここに私の解決策だったパンダ0.20.3を使用してそれらのため、その答えを探している、すべてのこれらのオプションはすべての作業

one two three four 
0 5.0 5.0 5.0 5.0 
1 5.0 5.0 5.0 5.0 
2 5.0 5.0 5.0 5.0 
3 5.0 5.0 5.0 5.0 
4 5.0 5.0 5.0 5.0 

になり

df = pd.DataFrame(np.ones((5,4)),columns=['one','two','three','four']) 

df.one*=5 
df.two = df.two*5 
df.three = df.three.multiply(5) 
df['four'] = df['four']*5 

ます