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

从0.21.1版本开始，您还可以使用.at方法。与这里提到的.loc相比有一些不同- pandas .at与.loc，但它在单值替换上更快

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。

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

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

你可以使用。iloc。

df.iloc[[2], [0]] = 10

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

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