我已经创建了一个熊猫数据框架
df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y'])
得到了这个
x y
A NaN NaN
B NaN NaN
C NaN NaN
现在，我想给特定的单元格赋值，例如给C行和x列赋值。 我希望得到这样的结果:
x y
A NaN NaN
B NaN NaN
C 10 NaN
下面的代码:
df.xs('C')['x'] = 10
但是df的内容没有改变。数据帧仍然只包含nan。
有什么建议吗?
当前回答
苏，你的问题是将['x'，C]的NaN转换为值10
答案是…
df['x'].loc['C':]=10
df
另一种代码是
df.loc['C', 'x']=10
df
其他回答
尝试使用df。Loc [row_index,col_indexer] = value
RukTech的答案是df。set_value('C'， 'x'， 10)比我下面建议的选项快得多。然而，它已被弃用。
接下来，推荐的方法是.iat/.at。
为什么df.xs('C')['x']=10无效:
df.xs('C')在默认情况下返回一个新的数据框架，其中包含数据的副本，因此
df.xs('C')['x']=10
只修改这个新的数据帧。
Df ['x']返回Df数据框架的视图，因此
df['x']['C'] = 10
修改df本身。
警告:有时很难预测一个操作返回的是一个副本还是一个视图。出于这个原因，文档建议避免使用“链式索引”进行赋值。
所以建议的替代方案是
df.at['C', 'x'] = 10
它改变了df。
In [18]: %timeit df.set_value('C', 'x', 10)
100000 loops, best of 3: 2.9 µs per loop
In [20]: %timeit df['x']['C'] = 10
100000 loops, best of 3: 6.31 µs per loop
In [81]: %timeit df.at['C', 'x'] = 10
100000 loops, best of 3: 9.2 µs per loop
从0.21.1版本开始，您还可以使用.at方法。与这里提到的.loc相比有一些不同- pandas .at与.loc，但它在单值替换上更快
更新:.set_value方法将被弃用。它们是很好的替代品，不幸的是熊猫提供的文件很少
最快的方法是使用set_value。该方法比.ix方法快100倍。例如:
df。set_value('C'， 'x'， 10)
建议的设置方法(根据维护人员)为:
df.ix['x','C']=10
使用“链式索引”(df['x']['C'])可能会导致问题。
See:
https://stackoverflow.com/a/21287235/1579844 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/indexing.html#indexing-view-versus-copy https://github.com/pydata/pandas/pull/6031
