pandas DataFrame通过iloc赋值后打印仍显示全0问题求解

问题根源 #

• 你使用的Pack_Dist.iloc[0][i]属于pandas链式索引，这种连续两次取值的操作通常返回的是原DataFrame的副本，你对副本的修改不会同步到原始的Pack_Dist对象上，所以打印出来仍为初始全0值。
• 额外提醒：[[0]*4]*5是浅拷贝写法，5个内部列表指向同一个内存地址，直接修改嵌套列表会出现一处修改多处生效的问题，转成DataFrame后该影响会被消除，也可以替换为[[0]*4 for _ in range(5)]从根源避免浅拷贝问题。

解决方法 #

将所有赋值语句的链式索引改为iloc[行索引, 列索引]的单次索引写法，直接修改原DataFrame：

import pandas as pd

# 初始化替换为深拷贝写法避免潜在问题，原写法也可正常使用
Pack_Perc = [[0]*4 for _ in range(5)]
Pack_Dist = pd.DataFrame(Pack_Perc)
for i in range(4):
    Pack_Dist.iloc[0, i] = my_data.iloc[i+1, 9]
    Pack_Dist.iloc[1, i] = my_data.iloc[i+1, 11]
    Pack_Dist.iloc[2, i] = my_data.iloc[i+1, 13]
    Pack_Dist.iloc[3, i] = my_data.iloc[i+1, 15]
    Pack_Dist.iloc[4, i] = my_data.iloc[i+1, 17]

print(Pack_Dist)

可选优化 #

可以直接批量提取数据赋值，省略循环，效率更高：

Pack_Dist = my_data.iloc[1:5, [9,11,13,15,17]].T.reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Syrus_M