python - 过滤 Pandas 数据框和覆盖不会改变数据框

Question

我试图对两个数据帧执行相同的操作(过滤)，但由于某种原因，数据帧没有改变。我怀疑这与数据框的 View 与副本问题有关，但我无法找到解决该问题的答案。

这是重现该问题的简化代码:

In [1]:
  import pandas as pd
  df1 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,5,6),(7,'a',9)], columns = ['a','b','c'])
  df2 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,'a',6),(7,8,9)], columns = ['a','b','c'])
  dataframes  = [df1, df2]

  for df in dataframes:
    df = df[(df.b != 'a') & (df.c > 5)]
    print df

Out[1]:
     a  b  c
  1  4  5  6

     a  b  c
  2  7  8  9

In [2]:
  for df in dataframes:
    print df

Out[2]:
    a  b  c
  0  1  2  3
  1  4  5  6
  2  7  a  9

     a  b  c
  0  1  2  3
  1  4  a  6
  2  7  8  9

Answer 1

在 Python 中 variable names are bound to values . 赋值语句不修改值，它们将变量名重新绑定(bind)到新值。

例如，当您像这样使用 for-loop 时:

for df in dataframes:

Python 将 dataframes 中的值绑定(bind)到变量名 df(循环的每次迭代的新值)。 作业

df = df[(df.b != 'a') & (df.c > 5)]

只是重新绑定(bind) df 到一个新值。它对 dataframes 没有影响。

要更改 dataframes 的值，您可以使用 list comprehension构建一个新列表并将 dataframes 分配给这个新列表:

dataframes = [df[(df.b != 'a') & (df.c > 5)] for df in dataframes]

---

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,5,6),(7,'a',9)], columns = ['a','b','c'])
df2 = pd.DataFrame(data = [(1,2,3),(4,'a',6),(7,8,9)], columns = ['a','b','c'])
dataframes  = [df1, df2]

dataframes = [df[(df.b != 'a') & (df.c > 5)] for df in dataframes]
for df in dataframes:
    print(df)

产量

   a  b  c
1  4  5  6
   a  b  c
2  7  8  9