在pandas中使用Copy-on-Write批量设置DataFrame值的正确方法

假设我们有如下DataFrame：

df = pd.DataFrame([["a", 1], ["b", 2], ["c", 3]], columns=["let", "num"])

输出结果：

let  num
0   a    1
1   b    2
2   c    3

问题分析 #

你当前使用的df["num"].iloc[1:] = 22属于链式赋值，虽然当前版本能临时生效，但在Pandas 3.0默认启用Copy-on-Write机制后，这种写法将完全无法修改原始DataFrame——因为链式调用中生成的中间对象会被视为原数据的副本，赋值操作只会作用于副本，原DataFrame不会有任何变化，同时会抛出明确的错误。

正确写法 #

要保证在Copy-on-Write机制下能正确修改原数据，必须使用单步索引赋值，直接定位到目标区域：

方式1：用loc结合行索引范围

通过df.index[1:]获取目标行的标签，配合列名完成定位：

df.loc[df.index[1:], "num"] = 22

方式2：用iloc进行纯位置定位

直接指定行的位置范围和列的位置（"num"列的位置是1）：

df.iloc[1:, 1] = 22

两种方式执行后，原始DataFrame都会正确更新为：

let  num
0   a    1
1   b   22
2   c   22

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YGA