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
.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
其他回答
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。
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
我建议:
df.loc[index_position, "column_name"] = some_value
同时修改多个单元格:
df。loc[start_idx_pos: End_idx_pos， "column_name"] = some_value . loc[start_idx_pos: End_idx_pos， "column_name"] = some_value
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
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'])
