Sử dụng loc và iloc với nhau trong gấu trúc

Question

Giả sử tôi có khung dữ liệu sau và tôi muốn thay đổi hai thành phần trong cột c tương ứng với hai phần tử đầu tiên trong cột a bằng 1 bằng 2.

>>> df = pd.DataFrame({"a" : [1,1,1,1,2,2,2,2], "b" : [2,3,1,4,5,6,7,2], "c" : [1,2,3,4,5,6,7,8]}) 
>>> df.loc[df["a"] == 1, "c"].iloc[0:2] = 2 
>>> df 
    a b c 
0 1 2 1 
1 1 3 2 
2 1 1 3 
3 1 4 4 
4 2 5 5 
5 2 6 6 
6 2 7 7 
7 2 2 8 

Mã trong dòng thứ hai không hoạt động vì iloc đặt bản sao, do đó khung dữ liệu gốc không bị sửa đổi. Làm thế nào tôi sẽ làm điều này?

Answer 1

Bạn có thể sử dụng Index.isin:

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({"a" : [1,1,1,1,2,2,2,2], 
        "b" : [2,3,1,4,5,6,7,2], 
        "c" : [1,2,3,4,5,6,7,8]}) 

#more general index      
df.index = df.index + 10 
print (df) 
    a b c 
10 1 2 1 
11 1 3 2 
12 1 1 3 
13 1 4 4 
14 2 5 5 
15 2 6 6 
16 2 7 7 
17 2 2 8 

print (df.index.isin(df.index[:2])) 
[ True True False False False False False False] 

df.loc[(df["a"] == 1) & (df.index.isin(df.index[:2])), "c"] = 2 
print (df) 
    a b c 
10 1 2 2 
11 1 3 2 
12 1 1 3 
13 1 4 4 
14 2 5 5 
15 2 6 6 
16 2 7 7 
17 2 2 8 

Nếu chỉ số này nice (bắt đầu từ 0 mà không cần bản sao):

df.loc[(df["a"] == 1) & (df.index < 2), "c"] = 2 
print (df) 
    a b c 
0 1 2 2 
1 1 3 2 
2 1 1 3 
3 1 4 4 
4 2 5 5 
5 2 6 6 
6 2 7 7 
7 2 2 8 

Một giải pháp:

mask = df["a"] == 1 
mask = mask & (mask.cumsum() < 3) 

df.loc[mask.index[:2], "c"] = 2 
print (df) 
    a b c 
0 1 2 2 
1 1 3 2 
2 1 1 3 
3 1 4 4 
4 2 5 5 
5 2 6 6 
6 2 7 7 
7 2 2 8 

Answer 2

Một cách bẩn sẽ :

df.loc[df[df['a']==1][:2].index, 'c'] = 2