Question

我必须使用df.loc[:, ['a', 'b'] = df.loc[:, ['c', 'd'].values成功更改df.loc[:, ['a', 'b']中的值，为什么？

相反，df.loc[:, ['a'] = df['c']有效！为什么？

df是pandas.DataFrame。

Answer 1

答案适用于较早的熊猫版本，在最新版本的熊猫中都可以正常使用，这意味着不必转换为numpy数组或重命名列。

原因称为索引对齐，这里为c,d列分配了不同的列名a,b，所以失败了。为防止这种情况，它用于将选定的DataFrame转换为numpy数组，因为该数组没有任何列，因此效果很好。

或者您可以在两个DataFrame中对相同的列名称使用rename：

df = pd.DataFrame({
        'a':list('abcdef'),
         'b':[4,5,4,5,5,4],
         'c':[7,8,9,4,2,3],
         'd':[1,3,5,7,1,0],
})

df.loc[:, ['a', 'b']] = df.loc[:, ['c', 'd']].rename(columns={'c':'a', 'd':'b'})
print (df)
   a  b  c  d
0  7  1  7  1
1  8  3  8  3
2  9  5  9  5
3  4  7  4  7
4  2  1  2  1
5  3  0  3  0

“系列”中没有专栏，因此效果很好。

Answer 2

在@jezrael回答之后，您可以使用相同的语法为新的列定义重新分配列，我的意思是：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
         'a':list('abcdef'),
         'b':[4,5,4,5,5,4],
         'c':[7,8,9,4,2,3],
         'd':[1,3,5,7,1,0]})

df[['a', 'b']] = df.loc[:, ['c', 'd']]
df[['a', 'b']] = df[['c', 'd']]

两条线都会产生预期的结果。另一方面，要在左侧使用loc，您可以将右侧转换为numpy数组，或按jezrael答案中的方式重命名列：

df.loc[:, ['a', 'b']] = df.loc[:, ['c', 'd']].to_numpy()

为什么熊猫操作df.loc [:, ['a'，'b'] = df.loc [:, ['c'，'d']不会更改df.loc [:, ['a '，'b']？

2 个答案: