使用 loc 方法获取 DataFrame 的视图

Question

我正在尝试使用该loc方法获取 pandas 数据框的视图，但是当我修改原始 DataFrame 时它没有按预期工作。

我想使用该loc方法提取 DataFrame 的一行/切片，以便在对 DataFrame 进行修改时，切片反映更改。

让我们看一下这个例子：

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'ID':np.arange(0,5,2), 'a':np.arange(3), 'b':np.arange(3)}).set_index('ID')

df

    a   b

ID      

0   0   0

2   1   1

4   2   2

现在我使用 loc 创建一个切片：

slice1 = df.loc[[2],]

slice1

    a   b

ID      

2   1   1

然后我修改原来的DataFrame：

df.loc[2, 'b'] = 9

df

    a   b

ID      

0   0   0

2   1   9

4   2   2

但不幸的是，我们的切片并没有像我期望的那样反映这种修改：

slice1

    a   b

ID      

2   1   1

我的期望：

    a   b

ID      

2   1   9

我发现使用 和 的组合进行了丑陋的修复iloc，loc但我希望有更好的方法来获得我期望的结果。

谢谢您的帮助。

Answer 1

我尝试测试如何在链式赋值中重写值与 .loc 参考上面@Quang Hoang 共享的 pandas 文档链接。这是我试过的：dfmi = pd.DataFrame([list('abcd'),   list('efgh'),   list('ijkl'),   list('mnop')],   columns=pd.MultiIndex.from_product([['one', 'two'],   ['first', 'second']]))df1 = dfmi['one']['second']df2 = dfmi.loc[:, ('one', 'second')]df1 和 df2 的输出：0    b1    f2    j3    n迭代 1：value = ['z', 'x', 'c', 'v']dfmi['one']['second'] = value输出 df1：0    z1    x2    c3    v迭代 2：value = ['z', 'x', 'c', 'v']dfmi.loc[:, ('one', 'second')] = value输出 df2：0    z1    x2    c3    v在这两种情况下，新集合的分配都会改变值。文件说：引用 1：“方法 2 (.loc) 比方法 1 (chained []) 更受欢迎”引用 2：'在简单情况之外，很难预测“ getitem ”（由链式选项使用）是否会返回视图或副本（这取决于数组的内存布局，pandas 对此不做任何保证），因此，“ setitem ”（由 .loc 使用）是否会修改 dfmi 或随后立即被丢弃的临时对象。我无法理解上面的解释。如果 dfmi 中的值可以改变（在我的情况下）并且可能不会改变（就像在 Benoit 的情况下）那么通过哪种方式获得结果？不确定我是否遗漏了一点。寻求帮助

Answer 2

切片没有反映您在原始数据框中所做的更改的原因是 b/c 您首先创建了切片。创建切片时，您创建了数据切片的“副本”。您没有直接将两者联系起来。这里的简短回答是，您有两个选择 1) 首先更改原始 df，然后创建一个切片 2) 不切片，只需使用 .loc 或 iloc 引用原始 df 进行操作