使用来自另一列的值分配列切片不会引发形状不匹配错误

Question

我有一个关于形状广播如何在 Pandas 中工作的问题。 假设我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [11, 22, 33, 44, 55]})

我尝试用“B”列中的相应值替换“A”列的前两行。

当我尝试将 B 列中的值显式分配为列表时：

df.loc[[0,1], 'A'] = list(df['B'])

我得到明显的形状广播错误：

ValueError: shape mismatch: value array of shape (5,) could not be broadcast to indexing result of shape (2,)

但是当我直接分配B列时：

df.loc[[0,1], 'A'] = df['B']

我没有收到任何错误，Pandas 隐式地对 B 列进行子集化并分配给 A 列。最终输出是

    A   B
0  11  11
1  22  22
2   3  33
3   4  44
4   5  55

这是预期的行为吗？ 为什么 Pandas 在这种情况下不会引发形状不匹配错误？

Answer 1

Pandas 很聪明，因此您可以将广播卸载给它，它只会在指定的索引处分配值。 只要索引匹配，每次将系列分配给列时，这都会起作用。

这是它如何工作的另一个例子：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6],}, index=['a', 'b', 'c'])
df
   a  b
a  1  4
b  2  5
c  3  6

df.loc[['a', 'b'], 'a'] = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'a'])
df

   a  b
a  6  4
b  4  5
c  3  6