python – 由布尔“loc”和后续“iloc”索引的Pandas

概述我想使用布尔掩码索引Pandas数据帧,然后根据整数索引在过滤后的数据帧的子集中设置一个值,并将此值反映在数据帧中.也就是说,如果这对数据框架有所了解,我会很高兴. 例： In [293]:df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 'b': [5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2], 我想使用布尔掩码索引Pandas数据帧,然后根据整数索引在过滤后的数据帧的子集中设置一个值,并将此值反映在数据帧中.也就是说,如果这对数据框架有所了解,我会很高兴.

例：

In [293]:df = pd.DataFrame({'a': [0,1,2,3,4,5,6,7],'b': [5,2],'c': [0,0]})mask = (df['a'] < 7) & (df['b'] == 2)df.loc[mask,'c']Out[293]:2    03    06    0name: c,dtype: int64

现在我想设置过滤后的数据帧中返回的前两个元素的值.将iloc链接到上面的loc调用上可以编制索引：

In [294]:df.loc[mask,'c'].iloc[0: 2]Out[294]:2    03    0name: c,dtype: int64

但不要分配：

In [295]:df.loc[mask,'c'].iloc[0: 2] = 1print(df)   a  b  c0  0  5  01  1  5  02  2  2  03  3  2  04  4  5  05  5  5  06  6  2  07  7  2  0

使赋值与切片的长度相同(即= [1,1])也不起作用.有没有办法分配这些值？

解决方法 这确实有效,但有点难看,基本上我们使用从掩码生成的索引并对loc进行额外调用：

In [57]:df.loc[df.loc[mask,'c'].iloc[0:2].index,'c'] = 1dfOut[57]:   a  b  c0  0  5  01  1  5  02  2  2  13  3  2  14  4  5  05  5  5  06  6  2  07  7  2  0

所以突破以上：

In [60]:# take the index from the mask and ilocdf.loc[mask,'c'].iloc[0: 2]Out[60]:2    03    0name: c,dtype: int64In [61]:# call loc using this index,we can Now use this to select column 'c' and set the valuedf.loc[df.loc[mask,'c'].iloc[0:2].index]Out[61]:   a  b  c2  2  2  03  3  2  0

总结

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