Python Pandas中的.loc会对原始数据帧进行就地更改吗？

在Python Pandas中，.loc用于按标签选择行或列。默认情况下，.loc不会对原始数据帧进行就地更改，而是返回一个新的数据帧。这意味着，使用.loc选择特定行或列后，对返回的数据帧进行更改不会影响原始数据帧。

.loc的使用方法如下：

df_new = df.loc[row_label, column_label]

其中，df是原始数据帧，row_label是行的标签，column_label是列的标签。df_new是返回的新数据帧。

如果需要就地更改原始数据帧，可以使用.loc的赋值操作。例如：

df.loc[row_label, column_label] = new_value

上述操作将会更改原始数据帧中指定位置的值为new_value。

需要注意的是，使用.loc进行就地更改时，需要确保所赋值的形状与原始数据帧对应位置的形状相同，否则会引发错误。

Pandas是一种开源数据分析和数据处理工具，适用于处理结构化数据。它提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据聚合、数据筛选、数据转换等。Pandas可以与其他Python库（如NumPy、Matplotlib）配合使用，提供强大的数据分析和可视化能力。

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