Python：Pandas Dataframe如何将整个列与标量相乘

如何将数据框给定列的每个元素与标量相乘？（我曾尝试过寻找SO，但似乎找不到正确的解决方案）

做类似的事情：

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

给我警告：

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

注意：如果可能的话，我不想遍历数据框并执行类似的操作...因为我认为整个列上的任何标准数学运算都可以实现，而不必编写循环：

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

编辑：

我正在跑步0.16.2熊猫

完整跟踪：

 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

尝试使用套用功能。

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

注意：对于使用熊猫0.20.3及更高版本并正在寻找答案的用户，所有这些选项都可以使用：

df = pd.DataFrame(np.ones((5,6)),columns=['one','two','three',
                                       'four','five','six'])
df.one *=5
df.two = df.two*5
df.three = df.three.multiply(5)
df['four'] = df['four']*5
df.loc[:, 'five'] *=5
df.iloc[:, 5] = df.iloc[:, 5]*5

导致

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

经过一些研究，这是答案：

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

较新的熊猫版本具有pd.DataFrame.multiply函数。

df['quantity'] = df['quantity'].multiply(-1)

为什么你得到错误的，真正的问题不在于有什么不对您的代码：您可以使用iloc，loc或者apply，或者*=，另一个人可以工作。

真正的问题是由于如何创建df DataFrame。您很可能在没有使用df的情况下将.copy(). 其创建为另一个DataFrame的切片df = original_df.loc[some slicing].copy()。

您收到的错误消息中已经说明了问题“ SettingWithCopyWarning：正在尝试从DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] = value”
您将得到相同的消息在最新版本的熊猫中也是如此。

每当收到此类错误消息时，都应始终检查如何创建DataFrame。你有可能忘记了.copy()

有点老了，但我仍然得到相同的SettingWithCopyWarning。这是我的解决方案：

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

您可以使用要对其应用乘法的列的索引

df.loc[:,6] *= -1

这会将具有索引6的列乘以-1。

尝试df['quantity'] = df['quantity'] * -1。

我使用Pandas 0.22收到此警告。您可以通过使用assign方法非常明确地避免这种情况：

df = df.assign(quantity = df.quantity.mul(-1))

游戏有点晚了，但是对于将来的搜索者来说，这也应该起作用：

df.quantity = df.quantity  * -1

也可以将数字索引与一起使用.iloc。

df.iloc[:,0]  *= -1