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

df.loc [' c ', ' x '] = 10 这将改变第c行和 xth列。

要设置值,使用:

df.at[0, 'clm1'] = 0

最快推荐的设置变量的方法。 Set_value, ix已弃用。 没有警告,不像iloc和loc

你也可以使用.loc进行条件查找,如下所示:

df.loc[df[<some_column_name>] == <condition>, [<another_column_name>]] = <value_to_add>

其中<some_column_name是您想要检查<条件>变量的列,<another_column_name>是您想要添加的列(可以是新列,也可以是已经存在的列)。<value_to_add>是您想要添加到该列/行中的值。

这个示例并不能精确地解决当前的问题,但是对于想要根据条件添加特定值的人来说,它可能是有用的。

在我的例子中,我只是在选定单元格中更改它

    for index, row in result.iterrows():
        if np.isnan(row['weight']):
            result.at[index, 'weight'] = 0.0

'result'是一个带列'weight'的数据字段

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