使用index为pandas数据框架中的特定单元格设置值

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

我建议:

df.loc[index_position, "column_name"] = some_value

同时修改多个单元格:

df。loc[start_idx_pos: End_idx_pos， "column_name"] = some_value . loc[start_idx_pos: End_idx_pos， "column_name"] = some_value

其他回答

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)

.iat /。是很好的解决办法。假设你有这样一个简单的数据帧:

   A   B   C
0  1   8   4 
1  3   9   6
2  22 33  52

如果我们想修改单元格[0，"A"]的值，你可以使用这些解决方案之一:

df。Iat [0,0] = 2 df。at[0，'A'] = 2

下面是一个如何使用iat获取和设置cell值的完整示例:

def prepossessing(df):
  for index in range(0,len(df)): 
      df.iat[index,0] = df.iat[index,0] * 2
  return df

Y_train前:

Y_train调用prepossession函数后，iat改变每个单元格的值乘以2:

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

你可以使用。iloc。

df.iloc[[2], [0]] = 10

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