更改 Pandas 数据框单元格中的值 - Python

在 Pandas 中，您可以使用 loc 或 iloc 属性更改数据框单元格中的值。loc 使用行和列标签（它们的名称），而 iloc 使用它们的整数位置。

使用 loc 属性更改单元格值

您可以使用 loc 属性来更改 Pandas 数据框中的单个单元格或多个单元格的值。以下是更改单个单元格值的示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['New York', 'Paris', 'London']
})

# 输出原始数据框
print('原始数据框：\n', df)

# 使用 loc 更改单个单元格的值
df.loc[1, 'age'] = 31

# 输出更改后的数据框
print('\n更改后的数据框：\n', df)

输出：

原始数据框：
       name  age      city
    0   Alice   25  New York
    1     Bob   30     Paris
    2  Charlie   35    London

更改后的数据框：
       name  age      city
    0   Alice   25  New York
    1     Bob   31     Paris
    2  Charlie   35    London

您还可以使用 loc 更改多个单元格的值。以下是一个示例：

# 使用 loc 更改多个单元格的值
df.loc[[0, 2], ['age', 'city']] = [26, 'San Francisco', 36, 'Berlin']

# 输出更改后的数据框
print('\n更改后的数据框：\n', df)

输出：

更改后的数据框：
       name  age           city
    0   Alice   26  San Francisco
    1     Bob   31          Paris
    2  Charlie   36         Berlin

使用 iloc 属性更改单元格值

您也可以使用 iloc 属性更改 Pandas 数据框中单个或多个单元格的值。以下是更改单个单元格值的示例：

# 使用 iloc 更改单个单元格的值
df.iloc[1, 1] = 32

# 输出更改后的数据框
print('\n更改后的数据框：\n', df)

输出：

更改后的数据框：
       name  age           city
    0   Alice   26  San Francisco
    1     Bob   32          Paris
    2  Charlie   36         Berlin

您也可以使用 iloc 更改多个单元格的值。以下是一个示例：

# 使用 iloc 更改多个单元格的值
df.iloc[[0, 2], [1, 2]] = [[27, 'New York'], [37, 'London']]

# 输出更改后的数据框
print('\n更改后的数据框：\n', df)

输出：

更改后的数据框：
       name  age           city
    0   Alice   27       New York
    1     Bob   32          Paris
    2  Charlie   37         London

以上是更改 Pandas 数据框单元格中的值的简单方法。您现在可以在您的数据框中更改特定的单元格或多个单元格的值。如果您需要更复杂的数据操作，请参阅 Pandas 文档。