我有一个如下数据框：
df = pd.DataFrame([[1,2],[10,20],[1,40]],columns = ['a','b'])
a b
0 1 2
1 10 20
2 10 2
3 1 40
我想选择a == 1的b列,以下是经典选择：
df[df.a == 1].b
a b
0 1 2
3 1 40
然后我想选择这个子数据帧的第i行,这不是索引为i的行.还有几种方法,如下所示：
df[df.a == 1].b.iloc[[1]]
Output:
3 40
Name: b,dtype: int64
到现在为止还挺好.问题是当我尝试修改我到达那里的值时,实际上这个选择方法会产生数据帧切片的副本,而不是对象本身.因此我无法在原地进行修改.
test[test.a == 1].b.iloc[[1]] = 3
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
我不知道“复制”问题在哪个部分,因为以下两个产生同样的问题：
test.iloc[[3]].b = 3
test[test.a == 1].b = 3
所以我的问题是这样的：如何通过掩码选择(有条件地在列值上)和行选择(通过子数据帧中的行的排名,而不是其索引值)来更改值？
最佳答案
使用带有布尔掩码的loc并直接传递索引：
原文链接：/python/438761.htmlIn[178]:
df.loc[df.loc[df['a'] == 1,'b'].index[1],'b'] = 3
df
Out[178]:
a b
0 1 2
1 10 20
2 10 2
3 1 3
所以这里我们使用df [‘a’] == 1来掩盖df,这将返回一个布尔数组,我们屏蔽df并选择列’b’：
In[179]:
df.loc[df['a'] == 1,'b']
Out[179]:
0 2
3 40
Name: b,dtype: int64
然后直接下标索引：
In[180]:
df.loc[df['a'] == 1,'b'].index[1]
Out[180]: 3
然后我们可以将此索引标签传递回顶级loc.
该测试[test.a == 1] .b.iloc [[1]] = 3是chained indexing,这就是提出警告的原因.