Pandas，如何保存变量中的复杂视图

Question

我正在尝试对熊猫数据帧的特定部分执行一些操作。为此，我想获得一个dataframe视图，将其保存在一个变量中并使用该变量（这样就不必每次都重新计算视图）。到目前为止我的代码是：

spikes.loc[(stims.at[i, 'StimOnset'] <= spikes['SpikeTimes']) & (spikes['SpikeTimes'] <= stims.at[i, 'StimOffset']), 'StimPeriod'] = True
temp = spikes.loc[(stims.at[i, 'StimOnset'] <= spikes['SpikeTimes']) & (spikes['SpikeTimes'] <= stims.at[i, 'StimOffset'])]
temp['StimPeriod'] = True

（很抱歉，时间太长了，我不明白为什么它不起作用，所以我确保不包括所有内容）。因此，第一行执行必要的计算，而后面的两行则不执行，并且它们还会抛出一个警告。现在我可以使用第一行的样式进行多次计算，但这似乎效率不高。是否有任何方法可以将所需的视图保存在变量中？你知道吗

产生此效果的最小代码示例：

d = {'A': [1,3,5,7], 'B': [2,4,6,8]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.loc[(3 <= df['A']) & (df['A'] <= 5), 'A'] = 0
print df
df = pd.DataFrame(data=d)
temp = df.loc[(3 <= df['A']) & (df['A'] <= 5)]
temp['A'] = 0
print df

第一部分产生了预期的效果，第二部分没有。 警告如下：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:8: 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

Answer 1

我解决问题的方法不是从原始数据帧中提取一部分，而是从中获取一组索引，例如：

d = {'A': [1,3,5,7], 'B': [2,4,6,8]}
df = pd.DataFrame(data=d)
temp = (df.loc[:,'A'] >= 3) & (df.loc[:,'A'] <= 5)
df.loc[temp,'A'] = 0
print df

如果能达到预期的效果，我可以想象会有更好的解决方案，但现在已经不是完全可怕了。你知道吗