无法在特定位置更改dataframe的值

Question

因此，我尝试在pandas中遍历我的数据帧，如果两列的值等于某个值，那么我在该位置更改了一个值，这是我一直使用的循环的简化版本（我更改了if/else函数的值，因为最初使用的是regex之类的东西，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))

因此，主要问题在于代码的变化：

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，告诉我有多少代码被更改，它们的ID是什么，我可以使用它来验证CSV文件

如果我使用df_sample["Functionality"][index] = "unknown" # or productive，代码将运行，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时，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。希望这是明确的（如果不让我知道，我会努力澄清）。谢谢

Answer 1

老实说，我从来没有使用过df.at，但请尝试使用df.loc：

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

Answer 2

你也可以用iat

示例：df.iat[第i行，第j列]