Pandas 面板：复制 vs. 视图

Question

基本上，如果我想在原始数据框中更改数据，我总是需要使用.loc[]。但考虑以下情况

>>> import pandas as pd
>>> from scipy import random
>>> from numpy import arange

>>> T, N = 4, 5
>>> TIndex = arange(0, T)
>>> FIndex = arange(0, N)

>>> wp = pd.Panel(items=['A', 'w', 'l', 'a', 'x', 'X', 'd', 'profit'],
...               major_axis=TIndex, minor_axis=FIndex)
>>> wp.loc['a', 0, 0] = 0 
>>> df = wp.loc[0, 'a']
>>> df.loc[0, 'a'] = 'test'
>>> df.loc[0, 'a']
Out[379]: 'test'
>>> wp.loc['a', 0, 0]
Out[380]: 0

我错在哪里了？

同时，没有抛出SettingWithCopyWarning。当我在数据框级别犯这些错误时，通常会出现这种情况。这非常令人恼火。

- FooBar

---

T和N是什么？最好提供一个自包含的例子。 - logc

一些正整数。我已经添加了一些值。:) - FooBar

你使用的是哪个版本？你的示例在 df = wp.loc[0, 'a'] 处抛出了 KeyError 错误。我这里没有 0 在你的项目中。 - TomAugspurger

Answer 1

我可以通过在调用loc时按标签选择来修改DataFrame和原始Panel。文档说loc 严格限制于标签，所以我不确定您发布的代码是否能够正常工作：当将示例粘贴到IPython控制台中时，我得到了一个KeyError：'the label [0] is not in the [items]'。

而不是

df = wp.loc[0, 'a']

做；干；执行

df = wp.loc['a']

然后使用iloc和整数索引进行修改：

In [3]: df
Out[3]:
    0   1   2   3   4
0   0 NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN

[4 rows x 5 columns]

In [4]: df.iloc[0, 0] = 'test'

In [5]: df
Out[5]:
      0    1    2    3    4
0  test  NaN  NaN  NaN  NaN
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

[4 rows x 5 columns]

In [6]: wp.loc['a']
Out[6]:
      0    1    2    3    4
0  test  NaN  NaN  NaN  NaN
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

[4 rows x 5 columns]

- logc

---

到目前为止很好 - 我需要检查我的混乱哪一部分在为了 SO 的工作示例而“变笨”的过程中丢失了。如果可以，我有一个后续问题：如果 df 不应该基于“项目”是切片，而是基于主轴，那么我能否安全地影响 df = wp.major_xs(0) 并将值设置到 wp 上？ - FooBar

切片面板 可以 给出视图，因此应该进行标记；这是一个错误，因为设置查看的数据框应该引发 SettingWithCopy：https://github.com/pydata/pandas/issues/7184 - Jeff

@FooBar：就我所测试的情况来看，不行，你不能通过主轴设置值。无论这是否是Pandas的正确行为，我很抱歉我不知道。 - logc

如果你想通知一个不是答案所有者或原帖作者的用户，那么你必须在其用户名前加上 @ 符号，例如：@Jeff。我没有在 FooBar 前面加上它是因为同一时间只能通知一个用户。 - logc

@FooBar 是的，“bar=wp.loc[...]”是Panel的一个切片（根据“.loc”的参数，它可以是panel、dataframe、series或标量）。你不应该对切片进行赋值（“SettingWithCopy”警告的原因就在于此，但请参见这里：http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/indexing.html#indexing-view-versus-copy；甚至有时候无法检测到用户正在做什么，这只是一种启发式方法。 - Jeff