Ändern des Datenrahmens durch Schleifen durch jede Zeile in Funktion

Question

Ich habe versucht, den Dataframe durch Funktion durch Schleifen durch Zeilen und den geänderten Datenrahmen zu ändern. Im folgenden Code übergebe ich einen Datenrahmen 'ding' an die Funktion 'test' und erstelle eine neue Spalte 'C', indem ich durch jede Zeile iteriere und den modifizierten Datenrahmen zurückgebe. Ich erwartete, dass das test_ding df 3 Spalten hat, aber nur zwei Spalten sehen konnte. Jede Hilfe wird sehr geschätzt.

P.S. Es könnte auch andere einfachere Methoden hat diese kleine Aufgabe zu erreichen, aber ich bin auf der Suche über Zeilen zu durchlaufen und möchte die Änderungen an dem Datenrahmen durchgeführt, um sehen außerhalb der Funktion

s1 = pd.Series([1,3,5,6,8,10,1,1,1,1,1,1]) 
s2 = pd.Series([4,5,6,8,10,1,7,1,6,5,4,3]) 

ding=pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2}) 

def test(ding): 
    for index,row in ding.iterrows(): 
     row['C']=row.A+row.B 
return ding 

test_ding=test(ding) 

Answer 1

Sie set_value auf verwenden können reflektiert werden der ursprüngliche Datenrahmen statt auf row. set_value ist pretty fast wenn Sie wollen Werte Zelle für Zelle setzen:

def test(ding): 
    for index, row in ding.iterrows(): 
     ding.set_value(index, 'C', row.A+row.B) 
    return ding 
​ 
test_ding=test(ding) 

test_ding 
# A B C 
#0 1 4 5.0 
#1 3 5 8.0 
#2 5 6 11.0 
# ...