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 pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'ID':np.arange(0,5,2), 'a':np.arange(3), 'b':np.arange(3)}).set_index('ID')df    a   bID      0   0   02   1   14   2   2现在我使用 loc 创建一个切片：slice1 = df.loc[[2],]slice1    a   bID      2   1   1然后我修改原来的DataFrame：df.loc[2, 'b'] = 9df    a   bID      0   0   02   1   94   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   bID      2   1   1我的期望：    a   bID      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    b

1    f

2    j

3    n

迭代 1：

value = ['z', 'x', 'c', 'v']

dfmi['one']['second'] = value

输出 df1：

0    z

1    x

2    c

3    v

迭代 2：

value = ['z', 'x', 'c', 'v']

dfmi.loc[:, ('one', 'second')] = value

输出 df2：

0    z

1    x

2    c

3    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