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
你可以使用。iloc。
df.iloc[[2], [0]] = 10
其他回答
你可以使用。iloc。
df.iloc[[2], [0]] = 10
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。
已弃用Set_value()。
从0.23.4版本开始，Pandas“宣布了未来”…
>>> df
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 245.0
2 Chevrolet Malibu 190.0
>>> df.set_value(2, 'Prices (U$)', 240.0)
__main__:1: FutureWarning: set_value is deprecated and will be removed in a future release.
Please use .at[] or .iat[] accessors instead
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 245.0
2 Chevrolet Malibu 240.0
考虑到这些建议，以下是如何使用它们的演示:
按行/列整数位置
>>> df.iat[1, 1] = 260.0
>>> df
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 260.0
2 Chevrolet Malibu 240.0
通过行/列标签
>>> df.at[2, "Cars"] = "Chevrolet Corvette"
>>> df
Cars Prices (U$)
0 Audi TT 120.0
1 Lamborghini Aventador 260.0
2 Chevrolet Corvette 240.0
引用:
pandas.DataFrame.iat pandas.DataFrame.at
.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
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。
