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

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

.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:

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

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)

避免使用链式索引赋值

您正在处理带有链式索引的赋值，这将导致SettingWithCopy警告。无论如何都要避免这种情况。

你的作业将不得不诉诸于一个单独的.loc[]或.iloc[]片，正如这里解释的那样。因此，在你的情况下:

df.loc['C', 'x'] = 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

推荐文章