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
df.loc [' c ', ' x '] = 10 这将改变第c行和 xth列。
其他回答
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'])
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。
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。
使用index with condition的一种方法是首先获取满足条件的所有行的索引，然后简单地以多种方式使用这些行索引
conditional_index = df.loc[ df['col name'] <condition> ].index
示例条件如下
==5, >10 , =="Any string", >= DateTime
然后您可以以各种方式使用这些行索引，例如
替换conditional_index的一列值
df.loc[conditional_index , [col name]]= <new value>
替换conditional_index的多列值
df.loc[conditional_index, [col1,col2]]= <new value>
保存conditional_index的一个好处是，您可以将一个列的值分配给具有相同行索引的另一个列
df.loc[conditional_index, [col1,col2]]= df.loc[conditional_index,'col name']
这一切都是可能的，因为.index返回一个索引数组，.loc可以直接寻址，这样就避免了一次又一次的遍历。
尝试使用df。Loc [row_index,col_indexer] = value
