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有没有一种通用的、有效的方法来为 Pandas 中的 DataFrame 的子集分配值？我有数百行和列可以直接访问，但我还没有设法弄清楚如何在不遍历每一行、列对的情况下编辑它们的值。例如：

In [1]: import pandas, numpy

In [2]: array = numpy.arange(30).reshape(3,10)

In [3]: df = pandas.DataFrame(array, index=list("ABC"))

In [4]: df
Out[4]: 
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
A   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
B  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19
C  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29

In [5]: rows = ['A','C']

In [6]: columns = [1,4,7]

In [7]: df[columns].ix[rows]
Out[7]: 
    1   4   7
A   1   4   7
C  21  24  27

In [8]: df[columns].ix[rows] = 900

In [9]: df
Out[9]: 
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
A   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
B  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19
C  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29

我相信这里发生的事情是我得到的是副本而不是视图，这意味着我无法分配给原始 DataFrame。那是我的问题吗？编辑这些行 x 列的最有效方法是什么（最好是同步的，因为 DataFrame 可能会占用大量内存）？

另外，如果我想用正确形状的 DataFrame 替换这些值怎么办？

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1 回答 1

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loc在赋值表达式中使用（=意味着它是视图还是副本都不相关！）：

In [11]: df.loc[rows, columns] = 99

In [12]: df
Out[12]:
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
A   0  99   2   3  99   5   6  99   8   9
B  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19
C  20  99  22  23  99  25  26  99  28  29

如果您使用的是 0.11 之前的版本，则可以使用.ix.

正如@Jeff评论：

这是一个赋值表达式（请参阅文档的“使用 ix 进行高级索引”部分）并且不返回任何内容（尽管有些赋值表达式确实会返回内容，例如.atand .iat）。

df.loc[rows,columns] 可以返回视图，但通常是副本。令人困惑，但这样做是为了提高效率。

底线：使用 ix, loc,iloc 设置 （如上），并且不要修改副本。

请参阅文档的“查看与复制”部分。

于 2013-07-09T20:38:06.360 回答