无法更改特定位置的数据框的值

Question

所以我试图在熊猫中浏览我的数据框，如果两列的值等于某个值，那么我在该位置更改一个值，这是我一直在使用的循环的简化版本（我更改了if/else 函数的值，因为原来使用的是正则表达式和东西，而且非常复杂）：

pro_cr = ["IgA", "IgG", "IgE"] # CR's considered productive

rows_changed = 0

prod_to_unk = 0

unk_to_prod = 0

changed_ids = []

for index in df_sample.index:

    if num=1 and color="red":

        pass

    elif num=2 and color="blue":

        prod_to_unk += 1

        changed_ids.append(df_sample.loc[index, "Sequence ID"])

        df_sample.at[index, "Functionality"] = "unknown"

        rows_changed += 1

    elif num=3 and color="green":

        unk_to_prod += 1

        changed_ids.append(df_sample.loc[index, "Sequence ID"])

        df_sample.at[index, "Functionality"] = "productive"

        rows_changed += 1

    else:

        pass

print("Number of productive columns changed to unknown: {}".format(prod_to_unk))

print("Number of unknown columns changed to productive: {}".format(unk_to_prod))

print("Total number of rows changed: {}".format(rows_changed))

所以主要问题是更改代码：

df_sample.at[index, "Functionality"] = "unknown" # or productive

如果我在没有这些代码行的情况下运行此代码，它会正常工作，它会找到所有正确的位置，告诉我有多少已更改以及它们的 ID 是什么，我可以使用 CSV 文件进行验证。

如果我使用df_sample["Functionality"][index] = "unknown" # or productive代码运行，但检查已更改的行表明它们根本没有更改。

当我使用df.at[row, column] = value我得到“AttributeError：'BlockManager'对象没有属性'T'”

我不知道为什么会出现这种情况。没有重复的列。希望这很清楚（如果不让我知道，我会尽力澄清它）。谢谢！

Answer 1

老实说，我从未使用过df.at- 但请尝试使用df.loc：df_sample.loc[index, "Functionality"] = "unknown"

Answer 2

你也可以。示例：df.iat[iTH 行，jTH 列]