.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:

    0
0   54
1   15
2   15
3   8
4   31
5   63
6   11

Y_train调用prepossession函数后，iat改变每个单元格的值乘以2:

     0
0   108
1   30
2   30
3   16
4   62
5   126
6   22

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

这是唯一对我有效的方法!

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

在这里了解有关.loc的更多信息。

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

df.loc [' c ', ' x '] = 10 这将改变第c行和 xth列。