在链接loc和iloc后更改熊猫中的值

Question

我有以下问题：在df中，我想要选择特定的行和特定的列，在这个选择中，获取第一个n元素，并为它们分配一个新值。我天真地认为以下代码应该可以完成这项工作：

import seaborn as sns
import pandas as pd

df = sns.load_dataset('tips')
df.loc[df.day=="Sun", "smoker"].iloc[:4] = "Yes"

loc和iloc都应将视图返回到df中，并且应覆盖该值。但是，数据帧不会改变。为什么？

我知道如何绕过它--首先使用loc创建一个新的df，然后使用iloc更改值并更新原始df（如下所示）。

但是a）我不认为这是最佳的，b）我想知道为什么顶级解决方案不起作用。为什么它返回一个副本而不是视图的视图？

替代解决方案：

df = sns.load_dataset('tips')
tmp = df.loc[df.day=="Sun", "smoker"]
tmp.iloc[:4] = "Yes"
df.loc[df.day=="Sun", "smoker"] = tmp

注意：我已经阅读了文档，这篇非常棒的帖子和这个问题，但是他们没有解释这一点。他们关心的是df.loc[mask，“z]和链接的df[“z”][mask]之间的差异。

Answer 1

在您的情况下，可以定义要插补的列

假设下面的数据集

df = pd.DataFrame(data={'State':[1,2,3,4,5,6, 7, 8, 9, 10], 
                         'Sno Center': ["Guntur", "Nellore", "Visakhapatnam", "Biswanath", "Nellore", "Guwahati", "Nellore", "Numaligarh", "Sibsagar", "Munger-Jamalpu"], 
                         'Mar-21': [121, 118.8, 131.6, 123.7, 127.8, 125.9, 114.2, 114.2, 117.7, 117.7],
                         'Apr-21': [121.1, 118.3, 131.5, 124.5, 128.2, 128.2, 115.4, 115.1, 117.3, 118.3]})
df
    State   Sno Center      Mar-21  Apr-21
0   1       Guntur          121.0   121.1
1   2       Nellore         118.8   118.3
2   3       Visakhapatnam   131.6   131.5
3   4       Biswanath       123.7   124.5
4   5       Nellore         127.8   128.2
5   6       Guwahati        125.9   128.2
6   7       Nellore         114.2   115.4
7   8       Numaligarh      114.2   115.1
8   9       Sibsagar        117.7   117.3
9   10      Munger-Jamalpu  117.7   118.3

因此，我想将Sno Center等于Nellore

mask = df["Sno Center"] == "Nellore"
df.loc[mask, ["Mar-21", "Apr-21"]] = 0

结果

df
State   Sno Center      Mar-21  Apr-21
0   1   Guntur          121.0   121.1
1   2   Nellore         0.0     0.0
2   3   Visakhapatnam   131.6   131.5
3   4   Biswanath       123.7   124.5
4   5   Nellore         0.0     0.0
5   6   Guwahati        125.9   128.2
6   7   Nellore         0.0     0.0
7   8   Numaligarh      114.2   115.1
8   9   Sibsagar        117.7   117.3
9   10  Munger-Jamalpu  117.7   118.3

另一个选项是将列定义为列表

COLS = ["Mar-21", "Apr-21"]
df.loc[mask, COLS] = 0

使用iloc的其他选项

COLS = df.iloc[:, 2:4].columns.tolist()
df.loc[mask, COLS] = 0

或

df.loc[mask, df.iloc[:, 2:4].columns.tolist()] = 0

Answer 2

我相信df.loc[].iloc[]是一个链式分配案例，pandas不能保证您在最后会看到一个视图。从文档中：

是否为设置操作返回副本或引用，可能取决于上下文。这有时被称为链式赋值，应该避免。

由于您在loc中有一个过滤条件，熊猫将创建一个新的pd。Series和than将对其应用赋值。例如，以下方法将起作用，因为您将获得与df["吸烟者"]相同的系列：

df.loc[:, "smoker"].iloc[:4] = 'Yes'

但您将得到“设置为CopyWarning”警告。

您需要重写代码，以便pandas将其作为单个loc实体处理。

另一种可能的解决方法：

df.loc[df[df.day=="Sun"].index[:4], "smoker"] = 'Yes'