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
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)
其他回答
如果想要将df的位置(0,0)中的单元格更改为'"236"76"'之类的字符串，则可以使用以下选项:
df[0][0] = '"236"76"'
# %timeit df[0][0] = '"236"76"'
# 938 µs ± 83.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
或者使用pandas.DataFrame.at
df.at[0, 0] = '"236"76"'
# %timeit df.at[0, 0] = '"236"76"'
#15 µs ± 2.09 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
或者使用pandas.DataFrame.iat
df.iat[0, 0] = '"236"76"'
# %timeit df.iat[0, 0] = '"236"76"'
# 41.1 µs ± 3.09 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
或者使用pandas.DataFrame.loc
df.loc[0, 0] = '"236"76"'
# %timeit df.loc[0, 0] = '"236"76"'
# 5.21 ms ± 401 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
或者使用pandas.DataFrame.iloc
df.iloc[0, 0] = '"236"76"'
# %timeit df.iloc[0, 0] = '"236"76"'
# 5.12 ms ± 300 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
如果时间是相关的，使用pandas.DataFrame.at是最快的方法。
这是唯一对我有效的方法!
df.loc['C', 'x'] = 10
在这里了解有关.loc的更多信息。
下面是所有用户提供的有效解决方案的摘要，用于以整数和字符串为索引的数据帧。
df。iloc, df。Loc和df。对于这两种类型的数据帧，df。Iloc仅适用于行/列整数索引df。Loc和df。At支持使用列名和/或整数索引设置值。
当指定的索引不存在时，df。Loc和df。At会将新插入的行/列追加到现有的数据帧，但df。iloc将引发“IndexError:位置索引器越界”。在Python 2.7和3.7中测试的工作示例如下:
import numpy as np, pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(index=np.arange(3), columns=['x','y','z'])
df1['x'] = ['A','B','C']
df1.at[2,'y'] = 400
# rows/columns specified does not exist, appends new rows/columns to existing data frame
df1.at['D','w'] = 9000
df1.loc['E','q'] = 499
# using df[<some_column_name>] == <condition> to retrieve target rows
df1.at[df1['x']=='B', 'y'] = 10000
df1.loc[df1['x']=='B', ['z','w']] = 10000
# using a list of index to setup values
df1.iloc[[1,2,4], 2] = 9999
df1.loc[[0,'D','E'],'w'] = 7500
df1.at[[0,2,"D"],'x'] = 10
df1.at[:, ['y', 'w']] = 8000
df1
>>> df1
x y z w q
0 10 8000 NaN 8000 NaN
1 B 8000 9999 8000 NaN
2 10 8000 9999 8000 NaN
D 10 8000 NaN 8000 NaN
E NaN 8000 9999 8000 499.0
尝试使用df。Loc [row_index,col_indexer] = value
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)
