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
你也可以使用.loc进行条件查找，如下所示:
df.loc[df[<some_column_name>] == <condition>, [<another_column_name>]] = <value_to_add>
其中<some_column_name是您想要检查<条件>变量的列，<another_column_name>是您想要添加的列(可以是新列，也可以是已经存在的列)。<value_to_add>是您想要添加到该列/行中的值。
这个示例并不能精确地解决当前的问题，但是对于想要根据条件添加特定值的人来说，它可能是有用的。
其他回答
你也可以使用.loc进行条件查找，如下所示:
df.loc[df[<some_column_name>] == <condition>, [<another_column_name>]] = <value_to_add>
其中<some_column_name是您想要检查<条件>变量的列，<another_column_name>是您想要添加的列(可以是新列，也可以是已经存在的列)。<value_to_add>是您想要添加到该列/行中的值。
这个示例并不能精确地解决当前的问题，但是对于想要根据条件添加特定值的人来说，它可能是有用的。
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
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
df.loc [' c ', ' x '] = 10 这将改变第c行和 xth列。
你可以使用。iloc。
df.iloc[[2], [0]] = 10
