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
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。
其他回答
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
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
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
你可以使用。iloc。
df.iloc[[2], [0]] = 10
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
