pandas切片赋值

在Python的数据分析库pandas中，切片赋值是一种非常常见的操作，它可以帮助我们快速地修改DataFrame或Series的部分数据，本文将详细介绍pandas切片赋值的使用方法和注意事项。

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基本概念

1、DataFrame：二维表格型数据结构，可以看作是一个Excel表格或者SQL表。

2、Series：一维数组，可以看作是一个Excel表格中的一行或者一列。

3、切片：通过指定行索引和列索引的范围，从DataFrame或Series中提取一部分数据。

4、切片赋值：将新的数据分配给通过切片提取出来的数据。

切片赋值的基本用法

1、对DataFrame进行切片赋值

假设我们有一个DataFrame如下：

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

我们可以使用切片赋值来修改DataFrame的部分数据，例如将第1行的数据修改为[9, 10]：

df.loc[0] = [9, 10]
print(df)

输出结果：

   A  B
0  9  10
1  2  6
2  3  7
3  4  8

2、对Series进行切片赋值

假设我们有一个Series如下：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(s)

输出结果：

0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

我们可以使用切片赋值来修改Series的部分数据，例如将第1个元素修改为5：

s[0] = 5
print(s)

输出结果：

0    5
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

切片赋值的高级用法

1、同时修改多个元素：可以使用切片赋值一次性修改多个元素，例如将第1行的第2个元素和第3个元素都修改为0：

df.loc[0, ['A', 'B']] = [0, 0]
print(df)

输出结果：

   A  B
0  0  0
1  2  6
2  3  7
3  4  8

2、同时修改多行或多列：可以使用切片赋值一次性修改多行或多列，例如将第1行到第3行的数据都修改为[9, 10]：

df.loc[0:3, 'A'] = [9, 9, 9]
print(df)

输出结果：

   A  B
0  9  10
1  9  6
2  9  7
3  4  8

注意事项

1、如果切片范围超出了DataFrame或Series的长度，pandas会自动扩展数据长度，而不是报错，如果我们尝试将第4行的数据修改为[9, 10]：df.loc[3] = [9, 10]，由于DataFrame只有4行，所以pandas会自动在第4行之前插入一行数据，使得DataFrame变为5行，然后再执行切片赋值操作，最终的输出结果是： A B 0 NaN NaN 1 NaN NaN 2 NaN NaN 3 NaN NaN 4 9 10，为了避免这种情况，建议在执行切片赋值操作之前检查切片范围是否合理。

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