python - Pandas 数据框/Python : How to update dataframe cell value using for loop at each iteration in python?

Question

我有一个包含 2 列的 pandas 数据框(UserId，RandNo)。在此 UserId 中有 10 行的值，如下所示

现在，我通过 for 循环填充 RandNo 列，如下所示。

import pandas as pd
import random

df=pd.read_csv('df_sto.csv', skipinitialspace=True)

rand=0
for index, row in df.iterrows():
    try:
            rand=random.randint(0,100)

            df.at[index, 'RandNo'] = rand           
    except Exception as e:
        print(e)
df.to_csv("df_sto1.csv", sep=',')

在这里，我仅获取 df_sto1.csv 文件中的更新值，df_sto.csv 中的更新值不受影响。

如果数据框行很大，并且在 df.iterrows() 中更新 95% 的行后 for 循环遇到任何问题: for 'df_sto.csv' 那么我想重复该过程形成 0% 本身(从第 0 行本身开始)。为了避免这个问题，我想更新每个 for 循环迭代本身的 'df_sto.csv' 数据框，而不是通过 df.to_csv("df_sto1.csv", sep=',')

指导我在每次迭代本身中使用 for 循环更新数据框单元格值。提前致谢。

Answer 1

我认为 try block 根本没有必要，但如果你坚持使用它，也许操作不仅仅是分配随机数，那么将它包装在一个函数中怎么样？

import pandas as pd
import random

df=pd.read_csv('df_sto.csv', skipinitialspace=True)
copy_df = df.copy()

def update_df(frame):
    for index, row in frame.iterrows():
        rand=random.randint(0,100)
        frame.at[index, 'RandNo'] = rand

    return frame


status = 0
while status == 0:
    try:
        copy_df = update_df(copy_df)
        status = 1
    except Exception as e:
        copy_df = df
        print(e)


df = copy_df
df.to_csv("df_sto1.csv", sep=',')