pandas数据框中的loc如何工作？

Question

一个新问题，但我真的很困惑...... 假设有这样的数据帧：

>>>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

运行以下代码，

test.loc[2:] = 1

第3行和第4行的数据将设置为1，数据帧将变为：

   a  b
0  1  1
1  1  1
2  1  1
3  1  1

但如果先将子集设置为varable，那么数据帧不会改变，

temp = test.loc[2:]
temp = 2 #nothing changed, just the temp variable set to 2

那么这两个代码之间有什么区别，为什么第一个代码改变了数据框？

Answer 1

Python按值分配所有内容。每个变量都是指向对象的指针。你是数据帧是一个永远不会被复制的对象，除非你明确地复制它。因此，当您为数据帧的切片分配temp时，您将重置temp的值以指向2.因此重置该值。尽量保持功能性/ pythonic。