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
我测试了，输出是df。Set_value稍微快一点，但官方方法df。At看起来是最快的非弃用的方法。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 100))
%timeit df.iat[50,50]=50 # ✓
%timeit df.at[50,50]=50 # ✔
%timeit df.set_value(50,50,50) # will deprecate
%timeit df.iloc[50,50]=50
%timeit df.loc[50,50]=50
7.06 µs ± 118 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
5.52 µs ± 64.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
3.68 µs ± 80.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
98.7 µs ± 1.07 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
109 µs ± 1.42 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
注意，这是为单个单元格设置值。对于向量来说，loc和iloc应该是更好的选择，因为它们是向量化的。
其他回答
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
你可以使用。iloc。
df.iloc[[2], [0]] = 10
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'])
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
df.loc [' c ', ' x '] = 10 这将改变第c行和 xth列。
