Python 潜在错误：使用iloc设置未定义列的值

如果你这样做

>>> df = pd.DataFrame(np.arange(0,9), columns=['count'])
>>> df.iloc[0:5]['group'] = 'a'
>>> df
Out[346]: 
   count
0      0
1      1
2      2
3      3
4      4
5      5
6      6
7      7
8      8

不会设置任何值。然而，如果你先这样做

>>> df['group'] = 'b'
>>> df.iloc[0:5]['group'] = 'a'
>>> df
    Out[353]: 
   count group
0      0     a
1      1     a
2      2     a
3      3     a
4      4     a
5      5     b
6      6     b
7      7     b
8      8     b

对我来说，这是意想不到的行为。无论我是否使用iloc对某些列进行子选择，我都希望这能起作用。但是，如果这不起作用，至少我希望出现一个错误/警告。我唯一希望不设置值也不发出警告的时候是，我使用索引设置了一些值，而索引实际上不存在于左侧

我在

>>> pd.__version__
Out[355]: '0.14.0rc1-51-gccd593f'

---

不，这不是窃听器：当你打电话的时候

df.iloc[0:5]['group']

引擎盖下发生的实际上是两个呼叫：

m = df.iloc[0:5]
m['group'] = 'a'

正如您所看到的，df根本没有改变。但是，通过这样做：

df['group'] = 'b'

实际上您更改了df，如果此时打印df，您将得到另一列充满bs的内容：

因此，当您继续并执行以下操作时：

df.iloc[0:5]['group'] = 'a'

您正在更改刚刚添加到df的列

正如杰夫在上述评论中提到的，根据：

有时候，当你切片一个数组时，你只需要返回一个视图， 这意味着你可以设置它没有问题。但是，即使是一个数据类型 如果数组以特定方式切片，则它可以生成副本

进一步：

这意味着pandas的设计者允许返回视图和返回副本的不同行为，可能是为了实现性能，为了避免陷入这种意外行为，他们在文档中警告您，并提供了正确的使用方式，即df.loc[0:5，'group']='a'

---

总之，这不是一个bug-这是设计上的

不知道这是否是一个bug，但是df.loc[0:5，'group']='a'在创建和不创建初始列的情况下都有效。您是链索引，请参见此处：；使用ix/LOC我不应该得到一个SETTINGWITH copy error吗？@Jeff:而且，如果我只设置一个副本：如果我在设置值之前创建列，为什么它会起作用？第二个示例应该在整个过程中保持列值b，因为第二个命令再次使用iloc，并且只在副本上设置值；SettingWithCopy是一种启发式方法，它可能是一个bug，它没有显示警告。这是两个完全独立的python操作。在第二种情况下，最后一个命令应该被分成两个命令，它将执行m['group']='a'——用你的话来说，df根本没有改变。如果你和Jeff的观点相同，我在副本上设置值：为什么在第二个示例中它仍然设置值，而不是在第一个示例中？而且，为什么我不能得到一个复制警告设置？

df.iloc[0:5]['group'] = 'a'