Python 可以在视图或切片上使用此方法来修改原始数据帧吗？

如果数据帧中的某些单元格值在一个组内，我想替换它们，但如果它们在另一个组内，则不想替换

例如，我创建了以下数据帧：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a',2,3],['b',2,3],['a',3,3]], columns = ['1st', '2nd', '3rd'])
df

   1st 2nd 3rd
0   a   2   2
1   b   2   3
2   a   3   3

我想在第1列中筛选为“a”，然后仅在第2列中用9替换任何2，用7替换任何3

df.loc[(df['1st']=='a')].replace({2:9, 3:7}, inplace = True)
df # same as original

这将尝试在切片的副本而不是视图上设置值，因此无法更新原始数据帧。也许这里正在进行一些链接索引。我希望dataframe的视图（仍然是dataframe类型）能够允许replace方法作用于视图，从而作用于原始视图

我发现唯一可行的方法是，对于要替换的每个列-值对，我需要使用一个命令：

df.loc[(df['1st']=='a') & (df['2nd']==2), '2nd'] = 9
df.loc[(df['1st']=='a') & (df['2nd']==3), '2nd'] = 7
df # It worked

    1st 2nd 3rd
0   a   9   2
1   b   2   3
2   a   7   3

有更好的方法吗

是否可以在数据帧视图上使用replace方法或其他方法来修改原始数据帧

我试图了解拷贝与视图，以及通过处理过滤结果来修改原始数据帧的最佳方式

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谢谢你的帮助

尝试使用

更新

df.update(df.loc[(df['1st']=='a')].replace({2:9, 3:7}))
df
  1st  2nd  3rd
0   a  9.0  7.0
1   b  2.0  3.0
2   a  7.0  7.0

如果不想更改类型

df.loc[(df['1st']=='a')]=df.loc[(df['1st']=='a')].replace({2:9, 3:7})
df
  1st  2nd  3rd
0   a    9    7
1   b    2    3
2   a    7    7

谢谢你，尤本！这在这种情况下确实有效。有趣的是，它将变量类型更改为float64，而另一个方法将其保留为int。另外，如果我要在完整数据帧上处理
replace
，它不会更改数据类型。@PhasorLaser如果知道要更新的问题，可以执行astype（int）对于it@PhasorLaser我还添加了用于保留dtype的assign方法。我不知道如何将astype（int）用于此命令，但我看到了您的第二条注释。这也有助于有另一个选择。这是因为astype（int）在这种情况下不起作用吗？