环境

• Anaconda notebook

• Python 3.6
• pandas 0.20.0

问题：
筛选出符合某些条件的行以后，对这些行里面的某一列进行数值修改时，如果直接使用 data[筛选条件][某一列] = 值 会出现错误，因为这是对切片拷贝进行操作。因此，需要使用 .loc[] 来解决筛选、并原地修改数值的问题。

1 准备数据

把下列内容填入 Sublime Text 等编辑器，另存为 test.csv 文件。

id,sex,age
1,male,11
2,female,
3,female,31
4,male,21
5,male,

2 读入数据

import pandas
data = pd.read_csv('test.csv')

查看读入的数据

data

得到

3 是否使用 .loc[] 的区别

假设，我们需要筛选出所有的男性（sex=male)，并将其 id 改为 100。

3.1 没有使用 .loc[] 的情况

如果我们没有使用 .loc[]，直接使用 [] 进行数据切片选择，并对其赋值，就会产生错误。

# 设置筛选条件：选择 sex 为 male 
mask = (data['sex']=='male')

# 查看筛选情况，选出了 sex 为 male 的数据
data[mask]

对其赋值

data[mask]['id'] = 100

出现警告，称切片仅仅是拷贝，不能对其赋值，需要 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 赋值

/Users/mac/anaconda/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

3.2 使用 .loc[,] 赋值，成功

使用方法是

data.loc[筛选条件, 赋值列名] = 值

对 test.csv 操作：筛选出所有的男性（sex=male)，并将其 id 改为 100。

# 设置筛选条件：选择 sex 为 male 
mask = (data['sex']=='male')

# .loc[] 赋值
data.loc[mask, 'id'] = 100

结果：