数据为DataFrame格式，如下：
1.对每一行，FirstCab的值为空时，Weight的值乘以0.8
方法一（可行）：df.loc[df['FirstCab'].isnull(),'Weight'] *= 0.8
方法二（可行）：df['Weight'] = np.where(df['FirstCab'].isnull(),df['Weight']*0.8,df['Weight'])
方法三（不可行）：df[df['FirstCab'].isnull()]['Weight'] *= 0.8 或者 df.loc[df['FirstCab'].isnull(),:]['Weight'] *= 0.8
错误提示：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.
方法四（不可行）：df.assign(Weight=lambda x: x['Weight']*0.8 if x['FirstCab'].isnull() else x['Weight'])
或者df.assign(Weight=lambda x: x['Weight']*0.8 if x['FirstCab'] == np.nan else x['Weight'])
错误提示：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
2.提取Ticket列末尾的数字，之后需要比较大小
Ticket列的值如：A/5. 2151 或者PP 9549 或者 333223或者LINE，提取末尾的数字，没有则返回NaN
方法一（可行）：df['NumTic']= df['Ticket'].str.extract('(\d{3,8})',expand=False).astype(float)
方法二（不可行）： df['NumTic']= df['Ticket'].str.extract('(\d{3,8})',expand=False)
错误提示： 保存的是字符型值，在比较大小或加减运算时出错
方法三（不可行）：df['NumTic']= df['Ticket'].str.extract('(\d{3,8})',expand=False).astype(int)
错误提示：NaN不能转换为int型
3.对索引赋值是报错ValueError: Length mismatch: Expected axis has 678 elements, new values have 677 elements
代码如下：
attrValues = df['NumTic'].sort_values()
#去重
attrValues = attrValues.drop_duplicates()
#修改index
attrValues.index = range(attrValues.count()) ###出错在这里
原因：attrValues中有一个NaN值, attrValues.count()不统计NaN值，所以attrValues.index的个数，比attrValues.count()大1
解决办法：
在首行代码中去掉df中的NaN值行，即attrValues = df[df['NumTic'].notnull()].NumTic.sort_values()。