Выборка столбцов и строк: [], loc и iloc без цепочной индексации — задача по NumPy и pandas

Дан код:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [10, 20, 30]})
mask = df['x'] > 1
df['y'][mask] = 99
Почему это цепочное присваивание ненадёжно?

Выберите один вариантДва последовательных индексирования могут работать с копией, а не с исходным DataFrame, и поведение зависит от режима pandasБулевая маска не поддерживается при прямом индексировании через [], поэтому фильтрация всегда игнорируетсяПрисваивание через [] перезаписывает все строки столбца, а не только те, где маска равна TrueОператор [] не умеет принимать булевую маску в качестве аргумента и всегда бросает KeyErrorПорядок операций меняется в зависимости от версии Python, поэтому сначала может применяться маска, а затем выбор столбца

Без регистрации · результат не сохраняется

Связанные задачи