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

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

除了上面的答案之外，这里还有一个基准测试，比较了向已有的数据框架添加数据行的不同方法。它表明使用at或set-value对于大数据帧是最有效的方法(至少对于这些测试条件)。

为每一行创建新的数据框架，然后… ．.． 追加它(13.0 s) ．.． 串联它(13.1秒) 首先将所有新行存储在另一个容器中，转换为新数据帧一次，然后追加… 容器=列表的列表(2.0 s) 容器=列表字典(1.9 s) 预分配整个数据框架，遍历新行和所有列，并使用填充 ．.． (0.6秒) ．.． Set_value (0.4 s)

在测试中，使用了包含100,000行和1,000列的现有数据框架和随机numpy值。在这个数据框架中，添加了100个新行。

代码见下文:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 21 16:38:46 2018

@author: gebbissimo
"""

import pandas as pd
import numpy as np
import time

NUM_ROWS = 100000
NUM_COLS = 1000
data = np.random.rand(NUM_ROWS,NUM_COLS)
df = pd.DataFrame(data)

NUM_ROWS_NEW = 100
data_tot = np.random.rand(NUM_ROWS + NUM_ROWS_NEW,NUM_COLS)
df_tot = pd.DataFrame(data_tot)

DATA_NEW = np.random.rand(1,NUM_COLS)


#%% FUNCTIONS

# create and append
def create_and_append(df):
    for i in range(NUM_ROWS_NEW):
        df_new = pd.DataFrame(DATA_NEW)
        df = df.append(df_new)
    return df

# create and concatenate
def create_and_concat(df):
    for i in range(NUM_ROWS_NEW):
        df_new = pd.DataFrame(DATA_NEW)
        df = pd.concat((df, df_new))
    return df


# store as dict and 
def store_as_list(df):
    lst = [[] for i in range(NUM_ROWS_NEW)]
    for i in range(NUM_ROWS_NEW):
        for j in range(NUM_COLS):
            lst[i].append(DATA_NEW[0,j])
    df_new = pd.DataFrame(lst)
    df_tot = df.append(df_new)
    return df_tot

# store as dict and 
def store_as_dict(df):
    dct = {}
    for j in range(NUM_COLS):
        dct[j] = []
        for i in range(NUM_ROWS_NEW):
            dct[j].append(DATA_NEW[0,j])
    df_new = pd.DataFrame(dct)
    df_tot = df.append(df_new)
    return df_tot




# preallocate and fill using .at
def fill_using_at(df):
    for i in range(NUM_ROWS_NEW):
        for j in range(NUM_COLS):
            #print("i,j={},{}".format(i,j))
            df.at[NUM_ROWS+i,j] = DATA_NEW[0,j]
    return df


# preallocate and fill using .at
def fill_using_set(df):
    for i in range(NUM_ROWS_NEW):
        for j in range(NUM_COLS):
            #print("i,j={},{}".format(i,j))
            df.set_value(NUM_ROWS+i,j,DATA_NEW[0,j])
    return df


#%% TESTS
t0 = time.time()    
create_and_append(df)
t1 = time.time()
print('Needed {} seconds'.format(t1-t0))

t0 = time.time()    
create_and_concat(df)
t1 = time.time()
print('Needed {} seconds'.format(t1-t0))

t0 = time.time()    
store_as_list(df)
t1 = time.time()
print('Needed {} seconds'.format(t1-t0))

t0 = time.time()    
store_as_dict(df)
t1 = time.time()
print('Needed {} seconds'.format(t1-t0))

t0 = time.time()    
fill_using_at(df_tot)
t1 = time.time()
print('Needed {} seconds'.format(t1-t0))

t0 = time.time()    
fill_using_set(df_tot)
t1 = time.time()
print('Needed {} seconds'.format(t1-t0))

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)

使用index with condition的一种方法是首先获取满足条件的所有行的索引，然后简单地以多种方式使用这些行索引

conditional_index = df.loc[ df['col name'] <condition> ].index

示例条件如下

==5, >10 , =="Any string", >= DateTime

然后您可以以各种方式使用这些行索引，例如

替换conditional_index的一列值

df.loc[conditional_index , [col name]]= <new value>

替换conditional_index的多列值

df.loc[conditional_index, [col1,col2]]= <new value>

保存conditional_index的一个好处是，您可以将一个列的值分配给具有相同行索引的另一个列

df.loc[conditional_index, [col1,col2]]= df.loc[conditional_index,'col name']

这一切都是可能的，因为.index返回一个索引数组，.loc可以直接寻址，这样就避免了一次又一次的遍历。

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