Python Pandas中df.loc[0]指向第二行而非首行的问题排查

• 1. CSV读取参数默认值导致行索引错位
     pd.read_csv默认参数header=0，会把CSV文件的第一行内容识别为DataFrame的列名，不会纳入数据行范围。所以你代码中df.loc[0]对应的是原文件的第二行内容，你想要修改的第一行已经被存为df.columns，不在数据行中，自然无法通过修改数据行的方式更新。
• 2. 链式索引存在赋值失效风险
     你使用的df.loc[0][get_date()] = xxx属于链式索引操作，Pandas无法确定你修改的是原DataFrame还是临时生成的副本，大概率会触发SettingWithCopyWarning，修改不会生效到原数据。

1. 读取模板CSV时关闭自动识别表头，修改读取代码为：

df = pd.read_csv("reg format.csv", header=None)

该配置会将CSV的所有行都作为数据行读取，此时df.loc[0]就对应原文件的第一行内容。如果需要自定义列名（比如第一列是老师名称，后续列是1~31号日期），可以在读取后手动设置：

df.columns = ["teacher_name"] + [str(i) for i in range(1, 32)]

2. 替换所有链式索引为安全的loc赋值写法，同时指定行和列：
   原来的写法：

def update_day(df):
    df.loc[0][get_date()] = get_day()

修改为：

def update_day(df):
    df.loc[0, str(get_date())] = get_day()

同理修改其他函数中的链式赋值操作，比如update_date函数改为：

def update_date(df):
    df.loc[1, str(get_date())] = get_date()

3. 补充修复代码中的语法和逻辑问题
   update_sunday函数中存在get_date+1()的语法错误，且replace规则重复无效，修改为：

def update_sunday(df):
    if get_day().lower() == "saturday":
        next_day = str(int(get_date())+1)
        df[next_day].replace({"0": "3"}, inplace=True)
        df.loc[0, next_day] = "Sunday"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S.Uzair