python pandas：如何避免链式赋值答案

【问题标题】：python pandas: how to avoid chained assignmentpython pandas：如何避免链式赋值
【发布时间】：2015-11-28 04:58:14
【问题描述】：

我有一个带有两列的 pandas 数据框：x 和 value。我想找到 x == 10 的所有行，并且为所有这些行设置 value = 1,000。我尝试了下面的代码，但收到警告

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.

我知道我可以通过使用 .loc 或 .ix 来避免这种情况，但我首先需要找到满足我的 x ==10 条件的所有行的位置或索引。有没有更直接的方法？

谢谢！

import numpy as np
import pandas as pd

df=pd.DataFrame()
df['x']=np.arange(10,14)
df['value']=np.arange(200,204)


print df

df[ df['x']== 10 ]['value'] = 1000 # this doesn't work

print df

【问题讨论】：

抱歉使用推荐的df.loc[df['x'] == 10, 'value'] = 1000有什么问题？
谢谢，我没有意识到这是一个选项。也许只是我，也许是因为我太习惯SQL，对Pandas太陌生，但我还是发现SQL中一些平庸的任务在pandas中是乱七八糟的，文档也不是很清楚
docs 非常清楚，警告是告诉你你正在做的事情可能不起作用
我觉得他们一点都不清楚。 pandas 文档与 Matlab 等商业产品的文档没有可比性。例如。如果您查找 Pandas.DataFrame.loc 的文档，语法的解释非常简短。它指向按标签选择，但即使在那里我也找不到像你上面发布的那样的例子。有一个“与 sql 比较”部分，但也没有您的示例，并且“更新”子部分为空。
PS，如果您将其作为答案发布，我会接受它

标签： python pandas

【解决方案1】：

您应该使用loc 来确保您正在处理视图，在您的示例中，以下内容将起作用并且不会引发警告：

df.loc[df['x'] == 10, 'value'] = 1000

所以一般形式是：

df.loc[<mask or index label values>, <optional column>] = < new scalar value or array like>

docs 突出显示错误，还有intro，授予某些功能文档稀疏，请随时提交改进。

【讨论】：