关于 pandas 数据框索引的不变性答案

【问题标题】：Regarding the immutability of pandas dataframe indexes关于 pandas 数据框索引的不变性
【发布时间】：2017-09-13 20:36:00
【问题描述】：

我在文档中读到索引对象是不可变的，一旦创建就不能更改。但是我可以在创建后更改值。

我错过了什么吗？

这是我尝试过的：

ser = pd.Series([5,0,3,8,4], index=['red','blue','yellow','white','green'])
ser

red       5
blue      0
yellow    3
white     8
green     4
dtype: int64

ser.index = ['red','blue','yellow','white','test']
ser

red       5
blue      0
yellow    3
white     8
test      4
dtype: int64

【问题讨论】：

表示你不能做ser.index[0] = 'wack'
语义上略有不同，您正在做的是用一个全新的索引替换索引，但您不能像@JohnGalt那样更改单个索引元素，答案已经显示

标签： python pandas dataframe immutability

【解决方案1】：

请注意，罪魁祸首在Index类的__setitem__方法中：

def __setitem__(self, key, value):
    raise TypeError("Index does not support mutable operations")

当您尝试设置索引的元素时，会引发此 TypeError。但是，这并没有说明重新分配索引。

OTOH，如果您考虑df.set_index 这是一种设置索引的方法，您会看到，最后，这已经完成了：

frame.index = index  # Line 3016

意思是，您可以随时重新分配索引。

一个类似的例子应该会有所帮助。假设您知道字符串的不变性。

string = 'test'

这个是可能的：

string = 'test2'  # reassignment

但是这个不是：

string[0] = c     # item assignment... mutating the same object! 
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-233-27903bb729b1> in <module>()
----> 1 s[0] = c

TypeError: 'str' object does not support item assignment

以类似的方式可变性！=重新分配。 ser.index 与此类似。你可能会认为index 是一个有序的frozenset。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以像您所做的那样更改对象ser.index引用，但是一旦分配，您就不能改变对象：

>>> import pandas as pd
>>> ser = pd.Series([5,0,3,8,4], index=['red','blue','yellow','white','green'])
>>> ser.index[2] = 'coconut'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py", line 1404, in __setitem__
    raise TypeError("Index does not support mutable operations")
TypeError: Index does not support mutable operations

>>> lst = [''] * 5
>>> ser.index = lst
>>> ser.index
Index(['', '', '', '', ''], dtype='object')
>>> lst[:] = ['Mango', 'Banana', 'Orange', 'Pear', 'Apple'] # update list
>>> lst
['Mango', 'Banana', 'Orange', 'Pear', 'Apple']
>>> ser.index
Index(['', '', '', '', ''], dtype='object')

【讨论】：