Python 熊猫面板：复制与查看

因此，基本上，如果我想更改原始df中的数据，我必须始终使用

.loc[]

。但请考虑下面的

>>> 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

我做错了什么

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此外，还未抛出带有CopyWarning的设置。当我在数据帧级别犯这些错误时，通常会得到这些错误。这非常令人恼火。

我可以通过在调用

loc

中选择“按标签”来修改数据框和原始面板。文档中说，

loc

是，因此我不确定您发布的代码是否能正常工作：在将示例粘贴到IPython控制台（？）时，我遇到了一个

keyrerror:“[items]中没有标签[0]”

而不是

df=wp.loc[0，'a']

做

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]

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什么是

T

和

N

？如果可能，最好提供一个自包含的示例。一些正整数。我在那里添加了一些值。）您使用的是什么版本？您的示例为我在

df=wp.loc[0，'a']

上抛出了一个KeyError。0不在您的项目中。到目前为止很好-我需要修改在“使”工作示例“哑巴”时丢失的混乱部分。如果可以的话，我会跟进一个问题：如果

df

不应该是基于“项目”的切片，而是基于长轴：我可以安全地影响

df=wp.major_xs（0）

，值将设置到

wp

？切片面板可以显示视图，并且应该如此标记；这是一个错误，在设置查看的数据帧时，应使用copy进行设置：@FooBar:就我所能测试的而言，不，您不能通过长轴设置值。无论这是否是熊猫的正确行为，我很抱歉地说，我不知道。@FooBar正如文档中所述，您应该只使用多轴索引器，

ix/iloc/loc

；切片和选择可能会起作用（并且只在一个数据类型的情况下），但一般来说并不可靠，应该避免。杰夫：所以你说直接分配

wp.loc[…]=foo

会起作用，但是排序的东西

bar=wp.loc[…]；bar[…]=foo

不一定要避免？