尝试使用df。Loc [row_index,col_indexer] = value

RukTech的答案是df。set_value('C'， 'x'， 10)比我下面建议的选项快得多。然而，它已被弃用。

接下来，推荐的方法是.iat/.at。

为什么df.xs('C')['x']=10无效:

df.xs('C')在默认情况下返回一个新的数据框架，其中包含数据的副本，因此

df.xs('C')['x']=10

只修改这个新的数据帧。

Df ['x']返回Df数据框架的视图，因此

df['x']['C'] = 10

修改df本身。

警告:有时很难预测一个操作返回的是一个副本还是一个视图。出于这个原因，文档建议避免使用“链式索引”进行赋值。

所以建议的替代方案是

df.at['C', 'x'] = 10

它改变了df。

In [18]: %timeit df.set_value('C', 'x', 10)
100000 loops, best of 3: 2.9 µs per loop

In [20]: %timeit df['x']['C'] = 10
100000 loops, best of 3: 6.31 µs per loop

In [81]: %timeit df.at['C', 'x'] = 10
100000 loops, best of 3: 9.2 µs per loop

我也在搜索这个主题，我把一种方法放在一起，通过一个DataFrame迭代，并从第二个DataFrame更新查找值。这是我的代码。

src_df = pd.read_sql_query(src_sql,src_connection)
for index1, row1 in src_df.iterrows():
    for index, row in vertical_df.iterrows():
        src_df.set_value(index=index1,col=u'etl_load_key',value=etl_load_key)
        if (row1[u'src_id'] == row['SRC_ID']) is True:
            src_df.set_value(index=index1,col=u'vertical',value=row['VERTICAL'])

建议的设置方法(根据维护人员)为:

df.ix['x','C']=10

使用“链式索引”(df['x']['C'])可能会导致问题。

See:

https://stackoverflow.com/a/21287235/1579844 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/indexing.html#indexing-view-versus-copy https://github.com/pydata/pandas/pull/6031

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。

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