Pandas链式调用问题：尝试在DataFrame切片副本上设置值

在Python的Pandas库中，链式调用是一种非常强大的功能，可以让我们在一个表达式中执行多个操作，有时候在使用链式调用时，我们可能会遇到一些问题，比如在DataFrame切片副本上设置值。

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让我们来了解一下什么是Pandas的链式调用，在Pandas中，我们可以使用.loc[]和.iloc[]方法来选择数据，这两个方法都返回一个DataFrame的视图，这意味着它们不会创建新的DataFrame，而是返回原始DataFrame的一个引用，当我们在这些视图上进行修改时，原始DataFrame也会被修改，这就是所谓的链式调用。

如果我们想要在切片副本上设置值，而不是在原始DataFrame上设置值，我们需要使用不同的方法，在Pandas中，我们可以使用.copy()方法来创建DataFrame的副本，然后再在这个副本上进行修改，这是因为.copy()方法会创建一个新的DataFrame，而不是返回原始DataFrame的一个引用。

下面是一个示例，展示了如何在DataFrame切片副本上设置值：

import pandas as pd
创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
创建一个切片副本
slice_df = df.loc[0:2]
在切片副本上设置值
slice_df['C'] = [7, 8]

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame df，我们使用.loc[]方法创建了一个切片副本 slice_df，这个副本包含了df的前两行，我们在切片副本 slice_df上添加了一个新的列 C，并设置了相应的值。

如果我们直接在切片副本 slice_df上设置值，而不是先创建一个新的DataFrame副本，那么原始DataFrame df也会被修改：

直接在切片副本上设置值
slice_df['C'] = [7, 8]
print(df)

运行这段代码，你会发现原始DataFrame df也被修改了，这是因为切片副本 slice_df是原始DataFrame df的一个引用，所以我们在切片副本上进行的修改也会影响到原始DataFrame。

为了避免这个问题，我们应该始终在使用切片副本之前创建一个新的DataFrame副本，这可以通过使用.copy()方法来实现：

创建一个切片副本的副本
slice_df_copy = slice_df.copy()
在切片副本的副本上设置值
slice_df_copy['C'] = [7, 8]

在这个示例中，我们首先使用.copy()方法创建了一个切片副本的副本 slice_df_copy，我们在切片副本的副本 slice_df_copy上添加了一个新的列 C，并设置了相应的值，由于我们使用了.copy()方法，所以原始DataFrame df不会被修改。

如果你想要在使用链式调用时在DataFrame切片副本上设置值，你应该始终先创建一个新的DataFrame副本，这可以通过使用Pandas的.copy()方法来实现，这样，你就可以避免在原始DataFrame上意外地设置值的问题。

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