{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"import pandas as pd"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"df = pd.DataFrame(index=range(5), columns=range(5))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
\n",
"\n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" | \n",
" 0 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 4 | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" 0 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 1 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 2 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 3 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 4 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
"
\n",
"
"
],
"text/plain": [
" 0 1 2 3 4\n",
"0 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"1 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"2 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"3 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"4 NaN NaN NaN NaN NaN"
]
},
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"nan"
]
},
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df.loc[3].loc[4]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"df.loc[3].loc[4] = 3"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"\n",
"\n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" | \n",
" 0 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 4 | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" 0 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 1 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 2 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 3 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" 3 | \n",
"
\n",
" \n",
" 4 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
"
\n",
"
"
],
"text/plain": [
" 0 1 2 3 4\n",
"0 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"1 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"2 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"3 NaN NaN NaN NaN 3\n",
"4 NaN NaN NaN NaN NaN"
]
},
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/pietro/nobackup/repo/pandas/pandas/core/indexing.py:601: SettingWithCopyWarning: \n",
"A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
"Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
"\n",
"See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy\n",
" self.obj[item_labels[indexer[info_axis]]] = value\n"
]
}
],
"source": [
"df.loc[3:5].loc[:, 4] = 3"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"\n",
"\n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" | \n",
" 0 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 4 | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" 0 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 1 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 2 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 3 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" 3 | \n",
"
\n",
" \n",
" 4 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
"
\n",
"
"
],
"text/plain": [
" 0 1 2 3 4\n",
"0 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"1 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"2 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"3 NaN NaN NaN NaN 3\n",
"4 NaN NaN NaN NaN NaN"
]
},
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## More worrying"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"mytmps = df.loc[3]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [],
"source": [
"mytmps.loc[0] = 99"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"\n",
"\n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" | \n",
" 0 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 4 | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" 0 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 1 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 2 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
" 3 | \n",
" 99 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" 3 | \n",
"
\n",
" \n",
" 4 | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
" NaN | \n",
"
\n",
" \n",
"
\n",
"
"
],
"text/plain": [
" 0 1 2 3 4\n",
"0 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"1 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"2 NaN NaN NaN NaN NaN\n",
"3 99 NaN NaN NaN 3\n",
"4 NaN NaN NaN NaN NaN"
]
},
"execution_count": 11,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Solution"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [],
"source": [
"mytmps = df.loc[3].copy()"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.5.3"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}