python - .loc[索引, 列] 和 .loc[索引][列] 之间有什么区别？

Question

这个问题已经有答案了:

How to deal with SettingWithCopyWarning in Pandas (21 个回答)

已关闭 4 年前。

假设我有一个像这样的数据框，第一列“密集”，第二列“稀疏”:

# python 3.7.1, pandas 0.23.4.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':range(1,5), 'col2': [5, '', 7, '']})

missing_values_index = df[df['col2'] == ''].index

<小时/>

我尝试了两种方法将 col1 值分配给 col2 缺失值。

方法1(不起作用，df保持不变):

df.loc[missing_values_index]['col2'] = df.loc[missing_values_index]['col1']

<小时/>

方法 2(工作正常):

df.loc[missing_values_index, 'col2'] = df.loc[missing_values_index, 'col1']

<小时/>

我认为这只是写同一件事的两种方式。有人能解释一下这里到底发生了什么吗？

Answer 1

您提到的第二种方法“工作正常”，所以让我们谈谈为什么第一种方法不起作用!

我认为问题的核心是当我们尝试为对象的副本而不是对象本身赋值时。我可以像这样重写你的第一个方法:

something = df.loc[missing_values_index]
something['col2'] = df.loc[missing_values_index]['col1']

现在问题就显现出来了。根据documentation ，不知道第一行创建了 View 或副本。这就是为什么它会抛出 SettingWithCopy 警告并阻止您分配；因为如果 Pandas 不能确定你的作业是否有效，它就不会让你完成它!