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?
已弃用Set_value()。
从0.23.4版本开始,Pandas“宣布了未来”…
>>> df
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 245.0
2 Chevrolet Malibu 190.0
>>> df.set_value(2, 'Prices (U$)', 240.0)
__main__:1: FutureWarning: set_value is deprecated and will be removed in a future release.
Please use .at[] or .iat[] accessors instead
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 245.0
2 Chevrolet Malibu 240.0
考虑到这些建议,以下是如何使用它们的演示:
按行/列整数位置
>>> df.iat[1, 1] = 260.0
>>> df
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 260.0
2 Chevrolet Malibu 240.0
通过行/列标签
>>> df.at[2, "Cars"] = "Chevrolet Corvette"
>>> df
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 260.0
2 Chevrolet Corvette 240.0
引用:
pandas.DataFrame.iat
pandas.DataFrame.at