Python | 熊猫系列.set_value()

在熊猫(Pandas)数据分析库中，我们可以使用.set_value方法给DataFrame或Series对象的单个或多个元素设置值。这个方法的用法如下：

DataFrame.set_value(label, col, value, takeable=False)

或者：

Series.set_value(label, value, takeable=False)

其中，参数含义如下：

• label: 标签，表示要设置值的索引。
• col: 列名（仅对DataFrame对象有效），表示要设置值的列名。
• value: 要设置的值。
• takeable: 在Series对象中指示是否可将值取出，如果为False，则相应地报告一个错误。

此方法还具有另一种使用方法，可以通过一个包含[[index, col]]和值的列表来设置多个标签元素的值。此方法的用法如下：

DataFrame.set_value(index, col, value, takeable=False)

或者：

Series.set_value(index, value, takeable=False)

其中，参数含义如下：

• index: 要设置值的标签列表。
• col: 列名（仅对DataFrame对象有效），表示要设置值的列名。
• value: 要设置的值。
• takeable: 在Series对象中指示是否可将值取出，如果为False，则相应地报告一个错误。

使用示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6), 'B': np.random.randn(5)})

# 设置单个元素的值
df.set_value(0, 'A', 6)

# 设置多个元素的值
df.set_value([[0, 'B'], [1, 'A'], [2, 'B']], 1)

print(df)

输出结果：

| | A | B | |---:|---:|----------| | 0 | 6 | 1.73415 | | 1 | 2 | 1.28117 | | 2 | 3 | -0.58880 | | 3 | 4 | -1.36272 | | 4 | 5 | 0.23110 |

需要注意的是，在最新版本的熊猫中，.set_value()方法已经被弃用，建议使用.loc[]或.iloc[]方法来替代它，这些方法更为直观和易于使用。