用python pandas中的数据框B行替换数据框A行的子集

Question

我试图在排500替代值750在列col1在数据帧df_A与值列col1数据帧的df_B在Python熊猫（具有共250行）。

我试图这样做

df_A.col1.iloc[500:750] = df_B.col1

但这产生了臭名昭著的

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

并且df_A.col1.iloc[500:750]的值被替换为NaN s。 那么如何在不使用for循环的情况下用熊猫中另一个数据框的行替换这种多行呢？

Answer 1

尝试使用loc代替：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3), columns=['a0','a1','a2'])
dg=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['b0','b1','b2'])
print('df=', df)
print('\ndg=', dg)

#replacement of [5,8,11] by [1,4,7]
df.loc[1:3, 'a2']=dg.b1.values
print("\ndf (after replacement) \n ",df)
df=    a0  a1  a2
0   0   1   2
1   3   4   5
2   6   7   8
3   9  10  11
4  12  13  14

dg=    b0  b1  b2
0   0   1   2
1   3   4   5
2   6   7   8

df (after replacement) 
     a0  a1  a2
0   0   1   2
1   3   4   1
2   6   7   4
3   9  10   7
4  12  13  14