使用loc方法获取一个DataFrame的视图

Question

我正在尝试使用loc方法获取 pandas dataframe 的视图，但是当我修改原始 DataFrame 时，它没有按预期工作。
我想使用loc方法提取 DataFrame 的行/切片，以便在对 DataFrame 进行修改时，切片反映更改。

让我们看一下这个例子：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ID':np.arange(0,5,2), 'a':np.arange(3), 'b':np.arange(3)}).set_index('ID')
df
    a   b
ID      
0   0   0
2   1   1
4   2   2

现在我使用 loc 创建一个切片：

slice1 = df.loc[[2],]
slice1

    a   b
ID      
2   1   1

然后我修改原来的DataFrame：

df.loc[2, 'b'] = 9
df

    a   b
ID      
0   0   0
2   1   9
4   2   2

但不幸的是，我们的切片并没有像我期望的那样反映这种修改：

slice1
    a   b
ID      
2   1   1

我的期望：

    a   b
ID      
2   1   9

我发现了一个使用iloc和loc混合的丑陋修复，但我希望有更好的方法来获得我期望的结果。
谢谢您的帮助。

Answer 1

免责声明：这不是答案。

我尝试测试如何覆盖链式赋值 vs.loc 中的值，参考上面@Quang Hoang 共享的 pandas 文档链接。

这是我尝试过的：

dfmi = pd.DataFrame([list('abcd'),
   list('efgh'),
   list('ijkl'),
   list('mnop')],
   columns=pd.MultiIndex.from_product([['one', 'two'],
   ['first', 'second']]))

df1 = dfmi['one']['second']
df2 = dfmi.loc[:, ('one', 'second')]

df1 和 df2 的 Output：

0    b
1    f
2    j
3    n

迭代1：

value = ['z', 'x', 'c', 'v']
dfmi['one']['second'] = value

Output df1：

0    z
1    x
2    c
3    v

迭代 2：

value = ['z', 'x', 'c', 'v']
dfmi.loc[:, ('one', 'second')] = value

Output df2：

0    z
1    x
2    c
3    v

新集合的分配正在改变这两种情况下的值。

文档说：

引用 1: '方法 2 (.loc) 比方法 1 (chained []) 更受欢迎'

引用2：'除了简单的情况，很难预测“ getitem ”（由链接选项使用）是否会返回视图或副本（这取决于数组的memory布局，pandas对此不做任何保证），因此，“ setitem ”（由.loc 使用）是否会修改 dfmi 或之后立即被丢弃的临时 object。

我无法理解上面的解释。 如果 dfmi 中的值可以更改（在我的情况下）并且可能不会更改（例如在 Benoit 的情况下），那么获得结果的方式是什么？ 不确定我是否在这里遗漏了一点。 寻求帮助

Answer 2

切片未反映您在原始 dataframe 中所做的更改的原因是您首先创建了切片。

创建切片时，您会创建数据切片的“副本”。 您没有直接将两者联系起来。

这里的简短回答是您有两个选择 1) 首先更改原始 df，然后创建一个切片 2) 不要切片，只需使用.loc 或 iloc 引用原始 df 进行操作

Answer 3

dataframe 和 slice 的 memory 地址和 slice 不同，因此 dataframe 中的更改不会反映在 slice 中-

答案是改变dataframe中的值然后切片——