为何Pandas DataFrame指定条件下的值修改未生效？

首先创建目标DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

a = pd.DataFrame({
    "one":[np.NAN,np.NAN,"e"],
    "two":["a","s","d"],
    "three":[1,2,2]
})

对应的初始表格：

需要修改满足以下条件的one列值：

• one列为空值（null）
• three列等于1

你先用布尔索引筛选出目标行：

a[(a["one"].isnull()) & (a["three"]==1)]

得到结果：

接着执行赋值代码后，原DataFrame却没有变化：

a[(a["one"].isnull()) & (a["three"]==1)].loc[a["one"]!=a["one"], "one"] = "replaced"

原因分析 #

这是因为你用了链式索引：a[...].loc[...]这种连续索引的方式，会返回原DataFrame的临时副本，而不是直接指向原数据的视图。当你给这个副本赋值时，修改的只是临时对象，原DataFrame完全不受影响。如果开启了Pandas的警告，你会看到SettingWithCopyWarning，提示你可能在修改副本而非原数据。

另外，a["one"]!=a["one"]本质和a["one"].isnull()效果一致，但在这里属于多余操作，还进一步强化了对副本的操作。

正确解决方法 #

直接操作原DataFrame，避免链式索引即可：

方法1：单一loc索引赋值

把所有条件整合到loc里，直接定位目标位置修改：

a.loc[(a["one"].isnull()) & (a["three"] == 1), "one"] = "replaced"

方法2：使用mask函数

通过mask对满足条件的位置进行替换：

a["one"] = a["one"].mask((a["one"].isnull()) & (a["three"] == 1), "replaced")

执行后原DataFrame会更新为：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者신동혁