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
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
.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
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
df.loc [' c ', ' x '] = 10 这将改变第c行和 xth列。
