Python 两个选择都产生相同的结果，但有一个选择我不能给数据帧赋值 请考虑这个例子： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5], columns=["col"]) df[df["col"] == 3]["col"] = 11 # Does not work. df["col"][df["col"] == 3] = 55 # Does work!

虽然赋值结果不同，但基本选择产生相同的结果：

df[df["col"] == 3]["col"] # Looks like the same as
df["col"][df["col"] == 3] # this

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为什么一种方法有效而另一种方法无效？

您可能应该阅读这些文档。@DSM谢谢，我理解其中的差异，并发现两种选择都不相同；这可以使用

is

操作符进行比较来确认。但是有一个简单的规则吗？在这一点上，文档看起来相当复杂。以下语句在多大程度上适用于一个select而不适用于另一个select？“每当索引操作涉及到标签数组或布尔向量时，结果将是一个副本。”在这两个版本中，

df[“col”]==3

都是用于选择的布尔向量，但在前一个版本中，先使用条件；在后一种情况下，首先选择序列。@Tobias他们的规则并不简单；我能告诉你的最好的一点是，如果整个帧是一个数据类型，那么它应该对这两种类型都同样有效；但是，这正是我们不建议使用链式索引的原因，因为如果添加一个字符串列，它可能会突然停止工作相关的答案：@Tobias使用多轴索引器进行选择，例如，

df.loc['col'，df['col']==3]

（并以相同的方式分配）