在pandas中,可以使用at
、iat
、loc
和iloc
等方法来设置DataFrame中特定位置的值。
at
方法用于根据行标签和列标签设置单个值。示例代码如下:import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.at[0, 'A'] = 10
print(df)
输出结果为:
A B
0 10 4
1 2 5
2 3 6
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iat
方法用于根据行索引和列索引设置单个值。示例代码如下:import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.iat[0, 1] = 10
print(df)
输出结果为:
A B
0 1 10
1 2 5
2 3 6
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loc
方法用于根据行标签和列标签设置值。示例代码如下:import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.loc[0, 'A'] = 10
print(df)
输出结果为:
A B
0 10 4
1 2 5
2 3 6
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iloc
方法用于根据行索引和列索引设置值。示例代码如下:import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.iloc[0, 1] = 10
print(df)
输出结果为:
A B
0 1 10
1 2 5
2 3 6
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以上是在pandas DataFrame中设置值的方法,可以根据具体的需求选择适合的方法进行操作。
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