我正在阅读韦斯·麦金尼（Wes Mckinney）撰写的有关熊猫的书，偶然发现了这个例子。
people = DataFrame(np.random.randn(5, 5),
columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis'])
如果要在适当位置修改数据框，则必须运行以下命令
people.loc[2:3, ['b', 'c']] = np.nan
基于标签索引，并避免使用SettingWithCopyWarning。该命令可以正常运行，并且相应地更改了数据框。
我的问题是，为什么如果我运行下面的代码（与上面的代码相同，但未为子集分配值），却出现索引错误？我知道.loc是标签索引编制，我们不应该使用2：3，但是为什么在分配值时也不会出现错误？
people.loc[2:3, ['b', 'c']]
结果：
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [2] of <class 'int'>
这需要改变观念。如果您熟悉Python中的list / ndarray，那么您会知道在执行此分配时：
array[42] = 10
...索引42必须存在，否则您将获得IndexError。
熊猫将惯例翻转为“如果没有帮助，则创建它”。因此，当您分配东西时，大熊猫将更改位置或创建一个新的位置：
people['age'] = ... # create a new column called `age`
people.loc[2:3, ['b', 'c']] = ... # create rows with labels 2 and 3 and assign
# some values for column `b` and `c`
如果这些位置已经存在值，则将对其进行修改。
“ get”操作仍然像以前一样工作：您无法检索不存在的内容：
people['gender'] # KeyError. Column `gender` does not exist
people.loc[5] # TypeError. Can't find row with label 5 in the index
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