python - 在python pandas中设置切片中第一项的值

Question

所以我想制作一个数据帧的切片，然后在不复制数据帧的情况下设置该切片中第一项的值。例如:

df = pandas.DataFrame(numpy.random.rand(3,1))
df[df[0]>0][0] = 0

这里的切片是无关紧要的，只是为了示例，将再次返回整个数据帧。重点是，通过像示例中那样进行操作，您将获得带有复制警告的设置(可以理解)。我也试过先切片，然后使用 ILOC/IX/LOC 并使用 ILOC 两次，即类似:

df.iloc[df[0]>0,:][0] = 0
df[df[0]>0,:].iloc[0] = 0

而且这些都不起作用。再次重申——我不想复制数据帧，即使它只是切片版本。

编辑:似乎有两种方法，使用掩码或 IdxMax。如果您的索引是唯一的，则 IdxMax 方法似乎有效，如果不是，则使用掩码方法。就我而言，索引不是唯一的，我忘记在最初的帖子中提到这一点。

Answer 1

我想你可以使用 idxmax获取第一个 True 值的索引，然后由 loc 设置:

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(4, size=(5,1)))
print (df)
   0
0  1
1  3
2  0
3  0
4  3

print ((df[0] == 0).idxmax())
2

df.loc[(df[0] == 0).idxmax(), 0] = 100
print (df)
     0
0    1
1    3
2  100
3    0
4    3

---

df.loc[(df[0] == 3).idxmax(), 0] = 200
print (df)
     0
0    1
1  200
2    0
3    0
4    3

编辑:

没有唯一索引的解决方案:

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(4, size=(5,1)), index=[1,2,2,3,4])
print (df)
   0
1  1
2  3
2  0
3  0
4  3

df = df.reset_index()
df.loc[(df[0] == 3).idxmax(), 0] = 200
df = df.set_index('index')
df.index.name = None
print (df)
     0
1    1
2  200
2    0
3    0
4    3

编辑1:

使用 MultiIndex 的解决方案:

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(4, size=(5,1)), index=[1,2,2,3,4])
print (df)
   0
1  1
2  3
2  0
3  0
4  3

df.index = [np.arange(len(df.index)), df.index]
print (df)
     0
0 1  1
1 2  3
2 2  0
3 3  0
4 4  3

df.loc[(df[0] == 3).idxmax(), 0] = 200
df = df.reset_index(level=0, drop=True)

print (df)
     0
1    1
2  200
2    0
3    0
4    3

编辑2:

双 cumsum 的解决方案:

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame([4,0,4,7,4], index=[1,2,2,3,4])
print (df)
   0
1  4
2  0
2  4
3  7
4  4

mask = (df[0] == 0).cumsum().cumsum()
print (mask)
1    0
2    1
2    2
3    3
4    4
Name: 0, dtype: int32

df.loc[mask == 1, 0] = 200
print (df)
     0
1    4
2  200
2    4
3    7
4    4