通过整数索引选择和修改 pandas 数据框中的切片答案

【问题标题】：Select and modify a slice in pandas dataframe by integer index通过整数索引选择和修改 pandas 数据框中的切片
【发布时间】：2017-11-24 00:09:12
【问题描述】：

我有一个如下的数据框：

df = pd.DataFrame([[1,2],[10,20],[10,2],[1,40]],columns = ['a','b'])
    a   b
0   1   2
1   10  20
2   10  2
3   1   40

我要选择a == 1所在的b列，下面是经典的选择：

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，它不是索引为 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

到目前为止一切顺利。问题是当我尝试修改我得到的值时，实际上这种选择方法会产生数据帧切片的副本，而不是对象本身。因此我无法就地修改它。

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”问题出在哪一部分，因为以下两个产生了相同的问题：

test.iloc[[3]].b = 3
test[test.a == 1].b = 3

所以我的问题是：如何通过掩码选择（有条件地在 a 列值上）和行选择（通过子数据框中行的排名，而不是其索引值）来更改值)?

【问题讨论】：

【解决方案1】：

将loc与布尔掩码一起使用并直接向上传递索引：

In[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屏蔽df，这将返回一个布尔数组，我们屏蔽df并只选择列'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。

这个test[test.a == 1].b.iloc[[1]] = 3 是chained indexing，这就是发出警告的原因。

【讨论】：