为什么我的源数据帧没有在下面的函数中更新？

Question

我有以下函数（这是一个模拟我在完整代码中实际操作的最小工作示例）：

import pandas as pd
import numpy as np

# hardoded data for reproducibility
df = pd.DataFrame(
    [
        ["SiteA", "Long_Key_With_KeyWord", np.nan],
        ["SiteA", "Long_Key_Without", np.nan],
        ["SiteB", "Long_Key_With_KeyWord", np.nan],
    ],
    columns=["site", "tags", "to_fill"],
)
library = {"SiteA": {"KeyWord": "NewKeyWord"}}

# logic
df_part = df.loc[df.to_fill.isna(), :]
groupby_site = df_part.groupby("site")

for site in groupby_site.groups.keys():
    site_data = groupby_site.get_group(site)
    try:
        library_site_data = library[site]
        for idx, row in site_data.iterrows():
            mask = [key in row["tags"] for key in library_site_data.keys()]
            match = [key for key, mask in zip(library_site_data.keys(), mask) if mask]
            if match:
                value = library_site_data[match[0]]
                df_part.loc[idx, "to_fill"] = value
            else:
                print(f"Too bad")
    except KeyError:
        print(f"no data for site {site} in library")
        next

print(
    f"Total unfound mapping tags {df.to_fill.isna().sum()}"
)  # why isn't the df being filled in ?

我不明白的是为什么df没有被填写，而我认为df_part是指df和df_part被填写，它也应该填写df

我明白了：

print(df)
    site                   tags  to_fill
0  SiteA  Long_Key_With_KeyWord      NaN
1  SiteA       Long_Key_Without      NaN
2  SiteB  Long_Key_With_KeyWord      NaN

我想要这个：

    site                   tags  to_fill
0  SiteA  Long_Key_With_KeyWord      NewKeyWord
1  SiteA       Long_Key_Without      NaN
2  SiteB  Long_Key_With_KeyWord      NaN


What am I missing ?

Answer 1

我认为问题在于双索引（loc）可能会创建副本，而不是重新调整视图。 这个question的第一个答案进一步解释了它