熊猫，为什么我不能用 df.loc[condition, 'col'] = df.loc[condition, 'col'].modification 赋值？答案

【问题标题】：Pandas, why can't I assign with df.loc[condition, 'col'] = df.loc[condition, 'col'].modification?熊猫，为什么我不能用 df.loc[condition, 'col'] = df.loc[condition, 'col'].modification 赋值？
【发布时间】：2022-07-05 17:09:40
【问题描述】：

我正在尝试使用

更改数据框列

df.loc[df['xxx'].notna(), 'xxx'] = df.loc[df['xxx'].notna(), 'xxx'].astype(str).str[:10].str.replace('-','')

这似乎对列的值没有任何影响。在没有 loc[conditional, 'xxx'] 的情况下运行它时，它似乎确实有效

df['xxx'] = df['xxx'].astype(str).str[:10].str.replace('-','')

这挑战了我对 pandas 的核心理解，因为我总是使用 .loc 来更改行的子集。

我使用的是熊猫 1.2.4

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

我的测试是效果，测试代码如下。但是我的版本是1.0.4。

import pandas as pd
print(pd.__version__)
df = pd.DataFrame(
    {'xxx': ['AABBCC-DDEEE', 'DIs-sssssssssssP', 'KKK', 'A', 'A'],
     'tmp': [1, 2, 3, 4, 5]})
print(df)
df.loc[df['xxx'].notna(), 'xxx'] = df.loc[df['xxx'].notna(), 'xxx'].astype(str).str[:10].str.replace('-','')
print(df)

结果如下

1.0.4
                xxx  tmp
0      AABBCC-DDEEE    1
1  DIs-sssssssssssP    2
2               KKK    3
3                 A    4
4                 A    5
         xxx  tmp
0  AABBCCDDE    1
1  DIsssssss    2
2        KKK    3
3          A    4
4          A    5

【讨论】：