pandas 用 .loc[,]=value 筛选并原地赋值回原来的 DataFrame

Posted 2023-04-12

参考技术A

问题：
筛选出符合某些条件的行以后，对这些行里面的某一列进行数值修改时，如果直接使用 data[筛选条件][某一列] = 值 会出现错误，因为这是对切片拷贝进行操作。因此，需要使用 .loc[] 来解决筛选、并原地修改数值的问题。

把下列内容填入 Sublime Text 等编辑器，另存为 test.csv 文件。

查看读入的数据

得到

假设，我们需要筛选出所有的男性（sex=male)，并将其 id 改为 100。

如果我们没有使用 .loc[] ，直接使用 [] 进行数据切片选择，并对其赋值，就会产生错误。

对其赋值

出现警告，称切片仅仅是拷贝，不能对其赋值，需要 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 赋值

使用方法是

对 test.csv 操作：筛选出所有的男性（sex=male)，并将其 id 改为 100。

结果：

Pandas经典用法：数据筛选之iloc和loc

Pandas 是一套用于 Python 的快速、高效的数据分析工具。它可以用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。本篇目录如下：

一、iloc

1.定义

iloc索引器用于按位置进行基于整数位置的索引或者选择。

2.语法

df.iloc [row selection, column selection]

3.代码示例

（1）导入数据

（2）选择单行或单列

（3）选择多行或多列

（4）注意

iloc选择一行时返回Series，选择多行返回DataFrame，通过传递列表可转为DataFrame。

二、loc

1.定义

loc按照标签或者索引、布尔值或者条件进行选择数据，这种选择数据的方法较为常用。

2.语法

df.loc [row selection, column selection]

3.代码示例

（1）使用loc进行基于标签或者基于索引的方法

1）首先设置索引

2）根据索引选择单行或单列

3）根据索引选择多行多列

（2）使用loc进行布尔值/逻辑索引

（3）更多loc选择数据示例

（4）使用loc在DataFrame中设置值

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