如何根据查询修改 Pandas 数据框而不出现意外行为？

了解 Pandas 视图与复制规则

问题陈述

Pandas，一种流行的 Python 数据操作库，提供了一系列选择和修改数据帧的方法。但是，确定选择何时创建原始数据帧的副本或其视图可能会令人困惑。这种歧义会导致在尝试修改数据时出现意外行为。

简单规则

为了解决这种混乱，这里有一些管理 Pandas 的查看与复制行为的简单规则:

• 所有操作通常都会生成一个副本。
• 如果指定 inplace=True 参数，则就地进行修改，但只有某些操作支持此功能。
• 用于设置的索引器（例如.loc、.iloc、.iat、.at）就地设置值。
• 用于获取单一数据类型对象的索引器通常返回一个视图。然而，由于内存布局的考虑，这种行为并不完全可靠。
• 用于获取多数据类型对象的索引器总是创建一个副本。

将规则应用于特定情况

让我们检查一下您提到的复杂情况：

df[df.C <= df.B] = 7654321

在这种情况下，适用索引器设置的规则。由于条件涉及两列的比较，Pandas 创建数据帧的中间副本来评估条件。然后就地修改该副本。因此，该表达式成功更改了原始数据帧中的值。

但是，链式索引表达式：

df[df.C <= df.B].ix[:, 'B':'E']

违反了规则。链接两个索引器会创建单独的 Python 操作，使 Pandas 难以可靠地拦截。这可能会导致意外行为，因此强烈建议不要这样做。

使用查询修改数据帧

要根据查询修改数据帧值，请使用以下方法：

df.loc[df.C <= df.B, 'B':'E'] = 7654321

此表达式使用单个索引器来评估查询条件并指定要修改的列子集。它比链式索引方法更快、更可靠。

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