Question

我感到困惑，因为我无法使用.loc[:,['A', 'B']一次修改两列，我猜是因为它返回的是副本而不是视图。我在Indexing and Selecting Data中找不到关于何时返回视图以及何时返回副本的权威指南。

我使用pandas 0.18，我可以看到在旧版本的文档（pandas 0.13）中曾经说过＆＃34;每当索引操作中涉及标签数组或布尔向量时，结果将是一个副本＆＃34;但我在当前的文档中找不到

pd.__version__
# u'0.18.0'
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '4',
                         '5', '6', '7', '8'],
                   'B': ['1', '2', '3', '4',
                         '5', '6', '7', '8'],
                   'C': ['1', '2', '3', '4',
                         '5', '6', '7', '8']})

df.dtypes
    #A    object
    #B    object
    #C    object
    #dtype: object

df2 = df.copy()
df2[['A', 'B']] = df2.loc[:,['A' , 'B']].astype(float) # Works
df2.dtypes
    #A    float64
    #B    float64
    #C     object
    #dtype: object
df2 = df.copy()
df2.loc[:,['A', 'B']] = df2.loc[:,['A' , 'B']].astype(float) # Does NOT work
df2.dtypes
    #A    object
    #B    object
    #C    object
    #dtype: object

没有人提出SettingWithCopy警告。所以我对为什么有点困惑，df2.loc[:, ['A', 'B']]赋值没有效果。

仔细观察后，我确实看到它不是副本，因为在另一个测试中，我确实分配了一个具有不同值的数据帧，而我们已经＆＃34;保存了＃34;在df2但dtypes的{{1}}不能＆＃34;设置＆＃34;通过df2作业。

.loc[:, ['A', 'B']]分配没有改变dtypes和.loc[:, ['A', 'B']] =的原因有什么原因吗？

Answer 1

实际上只添加了issue和doc note。基本上，.loc会尝试在分配时转回原始dtype，而[]则不会。这是预期的行为，但有点微妙。

.loc [：，[＆＃39; A＆＃39;，＆＃39; B＆＃39;]]分配是否允许更改列的dtype？

1 个答案: