Dataframe花样切片~(Python)

这个问题可以分两个思路来讲

虽然本质上都是一样的。

在之前的一篇文章中，我提到了用dfmask矩阵这个概念（在官网上有的hhh）点击这里可以看~。
这里我也会用到类似的东西，但是理解会更透彻一点。

先来个简单的点hhh

import pandas as pd
if __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame({'AAA': range(5), 'BBB': list('abcde'), 'CCC': ['a', 12, 1.2, ['alist'], (1, 2)]})print(df)print(df[df.AAA >= 2])

输出的结果是：

   AAA BBB      CCC
0    0   a        a
1    1   b       12
2    2   c      1.2
3    3   d  [alist]
4    4   e   (1, 2)AAA BBB      CCC
2    2   c      1.2
3    3   d  [alist]
4    4   e   (1, 2)

这个意思还是很简单的。关键还是对这个要有个比较深的理解。
* 比如，这个东西是得到的是copy对象，还是原数据的索引？

import pandas as pdif __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame({'AAA': range(5), 'BBB': list('abcde'), 'CCC': ['a', 12, 1.2, ['alist'], (1, 2)]})df[df.AAA >= 2].iloc[0, 1] = 'qwe'print(df)

通过上面的代码，输出的之后，是会报错的~
虽然也只是警告信息！
输出的信息如下：

   AAA BBB      CCC
0    0   a        a
1    1   b       12
2    2   c      1.2
3    3   d  [alist]
4    4   e   (1, 2)
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:537: 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 insteadSee the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copyself.obj[item] = s

但是将代码改成下面的代码就不会出现问题了

import pandas as pdif __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame({'AAA': range(5), 'BBB': list('abcde'), 'CCC': ['a', 12, 1.2, ['alist'], (1, 2)]})df[df.AAA >= 2].copy().iloc[0, 1] = 'qwe'print(df)

根据分析，其实不难推测出。在这里，其实一开始是使用的引用的版本，但是在发生赋值的情况下，就先转成了copy的版本，然后，发出警告！
所以，之前虽然表面上说的是这个变成copy，其实还是一个引用对象来的~。

再来研究

这里的df.AAA >= 2究竟是什么？

我们来试一下~（其实早就知道结果了…

import pandas as pdif __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame({'AAA': range(5), 'BBB': list('abcde'), 'CCC': ['a', 12, 1.2, ['alist'], (1, 2)]})print(df.AAA >= 2)

输出的结果是：

0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
Name: AAA, dtype: bool

也就是通过个series对象，来进行列筛选！
不同于.where，这里处理的对象是True的~

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