UserWarning：Pandas不允许通过新的属性名称创建列 [英] UserWarning: Pandas doesn't allow columns to be created via a new attribute name

问题描述

我迷上了熊猫脚本。

实际上，我正在处理两个csv文件（一个输入，另一个输出文件）。
i要复制两列的所有行并要进行计算，然后将其复制到另一个数据框（输出文件）。

Actually , i am working with two csv file(one input and the other output file). i want to copy all the rows of two column and want to make calculation and then copy it to another dataframe (output file).

这些列如下：

'lat', 'long','PHCount', 'latOffset_1', 'longOffset_1','PH_Lat_1', 'PH_Long_1', 'latOffset_2', 'longOffset_2', 'PH_Lat_2', 'PH_Long_2', 'latOffset_3', 'longOffset_3','PH_Lat_3', 'PH_Long_3',  'latOffset_4', 'longOffset_4','PH_Lat_4', 'PH_Long_4'.

我想取列 lat和 latOffset_1，进行一些计算并将其放入我已经创建的另一个新列（'PH_Lat_1'）。

i want to take the column 'lat' and 'latOffset_1' , do some calculation and put it in another new column('PH_Lat_1') which i have already created.

我的功能是：

def calculate_latoffset(latoffset):  #Calculating Lat offset.
    a=(df2['lat']-(2*latoffset))
    return a

主要代码：

for i in range(1,5):
        print(i)
        a='PH_lat_%d' % i 
        print (a)
        b='latOffset_%d' % i
        print (b)
        df2.a = df2.apply(lambda x: calculate_latoffset(x[b]), axis=1)

由于列名只是相差（1,2,3,4）。所以我想一次调用函数calculate_latoffset并计算所有列的所有行（PH_Lat_1，PH_Lat_2，PH_Lat_3，PH_Lat_4）。

Since the column name just differ by (1,2,3,4). so i want to call the function calculate_latoffset and calculate the all the rows of all the columns(PH_Lat_1, PH_Lat_2, PH_Lat_3,PH_Lat_4) in one go.

在使用上述方法时代码我遇到此错误：

When using the above code i am getting this error :

basic_conversion.py:46: UserWarning: Pandas doesn't allow columns to be created via a new attribute name - see https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#attribute-access
  df2.a = df2.apply(lambda x: calculate_latoffset(x[b]), axis=1)

有可能吗？
请帮助

is it possible ? Please kindly help

推荐答案

只需使用 df2 ['a'] 而不是 df2.a

这篇关于UserWarning：Pandas不允许通过新的属性名称创建列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！