Pandas 数据帧索引访问超出范围时不引发异常？

以下MWE脚本如何工作？实际上，我希望作业（就在打印之前）失败。相反，它不会改变任何东西，也不会引发任何异常。这是最奇怪的行为之一

import pandas as pd
import numpy as np
l = ['a', 'b']
d = np.array([[False]*len(l)]*3)
df = pd.DataFrame(columns=l, data=d, index=range(1,4))
df["a"][4] = True
print df

当您说

df[“a”][4]=True

时，您正在修改

a

系列对象，并且您并没有真正修改

df

数据帧，因为

df

的索引没有4项。我写了一段代码来展示这种行为：

在[90]中：

import pandas as pd
import numpy as np
l = ['a', 'b']
d = np.array([[False]*len(l)]*3)
df = pd.DataFrame(columns=l, data=d, index=range(1,4))
df['a'][4] = True

print "DataFrame:"
print df

DataFrame:
       a      b
1  False  False
2  False  False
3  False  False

在[91]中：

df['b'][4]=False
print "DataFrame:"
print df

DataFrame:
       a      b
1  False  False
2  False  False
3  False  False

在[92]中：

print "DF's Index"
print df.index

DF's Index
Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')

在[93]中：

print "Series object a:" 
print df['a']

Series object a:
1    False
2    False
3    False
4     True
Name: a, dtype: bool

在[94]中：

print "Series object b:" 
print df['b']

Series object b:
1    False
2    False
3    False
4    False
Name: b, dtype: bool

---

谢谢你的回复。简言之，它的基础是一个dict.Hmmm。有没有办法通过密钥检查来完成赋值？如果输入df.index，则这不是

。我更喜欢引起异常的东西。