如何为Pandas DataFrame单个元素赋值字典类型？（Pandas1.5.3/Python3.9）

环境 #

Pandas 1.5.3、Python 3.9

执行代码 #

import pandas as pd
test1_pd = pd.DataFrame([[1,2,3]], columns=['a','b','c'])
test2_pd = pd.DataFrame([[1,2,3]], columns=['a','b','c'])
test1_pd.loc[0]['a'] = {'x':1,'y':2}
test2_pd.loc[0]['a'] = 9

执行结果 #

test1_pd
Out[116]: 
   a  b  c
0  1  2  3

test2_pd
Out[117]: 
   a  b  c
0  9  2  3

问题 #

为何test1_pd.loc[0]['a']未被字典值{'x':1,'y':2}替换，而test2_pd.loc[0]['a']能成功被9替换？

原因解析 #

• 链式索引的本质问题：loc[0]['a']是两次独立的索引操作，第一步loc[0]返回的是原DataFrame单行的副本，而非直接指向原数据的视图。对副本的赋值操作只会作用于副本本身，不会同步到原DataFrame。
• 数据类型兼容性的影响：
  • test2_pd中赋值的9和原'a'列的int类型一致，此时链式索引的赋值碰巧生效，但这属于Pandas未定义的行为，官方并不推荐依赖这种方式；
  • test1_pd中赋值的字典与原列的int类型完全不兼容，对副本的类型修改无法回写到原DataFrame，因此原数据没有变化。
• 正确的赋值方式：要安全修改指定位置的值，必须使用单步索引直接定位目标元素，避免链式索引：

  test1_pd.loc[0, 'a'] = {'x':1,'y':2}
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者totnine