为何Pandas中df1指定行列值无法被df2覆盖？

问题场景 #

现有两个索引不同的DataFrame：

df1
    'A'  'B'   'C'
23   0   cat   orange
24   0   cat   orange
25   0   cat   orange

df2
    'A'  'B'   'C'
56   2   dog   yellow
64   4   rat   orange
85   2   bat   red

需要用df2第64行的A、B列值覆盖df1第25行的对应列，但执行以下代码后，df1并未被修改：

df1[['A','B']].loc[25] = df2[['A','B']].loc[64]

原因解析 #

这是链式索引导致的副本赋值问题：

• df1[['A','B']] 这种列选取操作返回的是原DataFrame的副本而非视图（Pandas在该场景下无法保证返回视图，默认生成副本）。
• 后续的.loc[25]是对这个临时副本进行操作，赋值只会修改这个副本，不会影响原始的df1。语句执行完毕后副本会被销毁，所以原df1完全没有变化。

正确的赋值方式 #

要直接修改原DataFrame的指定行和列，需要将行与列的选择合并到一次loc调用中，确保操作的是原DataFrame的视图：

df1.loc[25, ['A','B']] = df2.loc[64, ['A','B']]

执行后即可成功用df2第64行的A、B列值覆盖df1第25行的对应列。

（注：你给出的期望结果中第25行B列是bat，这对应df2第85行的B列值，若需要取该行数据，代码应改为df1.loc[25, ['A','B']] = df2.loc[85, ['A','B']]）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者geds133