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Pandas数据框架中的loc是如何工作的?
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<p>一个新问题,但我真的很困惑。。。 假设有这样的数据帧:</p> <pre><code>>>>test = pd.DataFrame({'a':[1,1,0,0],'b':[1,1,0,0]}) >>>test a b 0 1 1 1 1 1 2 0 0 3 0 0 </code></pre> <p>运行以下代码</p> <pre><code>test.loc[2:] = 1 </code></pre> <p>第3行和第4行的数据将设置为1,数据帧将变为:</p> <pre><code> a b 0 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 </code></pre> <p>但如果先将子集设置为varable,那么dataframe不会改变</p> <pre><code>temp = test.loc[2:] temp = 2 #nothing changed, just the temp variable set to 2 </code></pre> <p>这两个数据帧之间的区别是什么?你知道吗</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>Python按值分配一切。每个变量都是指向对象的指针。你知道dataframe是一个永远不会被复制的对象,除非你显式地复制它。因此,当您将temp分配给数据帧的一个片段时,您正在将temp的值重置为指向2。因此重置值。尽量保持它的功能性。你知道吗</p>
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