使用索引为pandas DataFrame中的特定单元格设置值
我创建了一个Pandas DataFrame
df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y'])
并得到这个
y
NaN NaN
B NaN NaN
Na
然后，我想为特定的单元格赋值，例如行“ C”和列“ x”。我期望得到这样的结果：
y
NaN NaN
B NaN NaN
C 10 NaN
使用此代码：
df.xs('C')['x'] = 10
但内容df没有改变。再次仅NaN在DataFrame中。
有什么建议？
问题答案：
RukTech的答案，df.set_value('C', 'x', 10)远比我在下面建议的选项要快得多。但是，已将其淘汰。
展望未来，推荐的方法是.iat/.at。
为什么df.xs('C')['x']=10不起作用：
df.xs('C')默认情况下，返回带有数据副本的新数据框，因此
df.xs('C')['x']=10
仅修改此新数据框。
df['x']返回df数据框的视图，因此
df['x']['C'] = 10
修改df自己。
警告：有时很难预测操作是否返回副本或视图。因此，文档建议避免使用“链接索引”进行赋值。
所以推荐的替代方法是
df.at['C', 'x'] = 10
这不修改df。
In [18]: %timeit df.set_value('C', 'x', 10)
100000 loops, best of 3: 2.9 µs per loop
In [20]: %timeit df['x']['C'] = 10
100000 loops, best of 3: 6.31 µs per loop
In [81]: %timeit df.at['C', 'x'] = 10
100000 loops, best of 3: 9.2 µs per loop
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拿到这个了 然后我要为特定单元格赋值，例如为行“C”和列“X”赋值。我已经料到会有这样的结果： 使用此代码：
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问题内容： 我也有类似的问题，这个。区别在于我必须按位置选择行，因为我不知道索引。 我想做类似的事情，但是iloc不允许这种访问。如果执行此操作，则会出现有关链接索引的警告。 问题答案： 对于混合位置和索引，请使用。但是您需要确保索引不是整数，否则会引起混乱。 更新： 或者，尝试 例：
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我有一个类似于这个和这个的问题。区别在于我必须按位置选择行，因为我不知道索引。 我想做一些类似于，但iloc不允许这种访问。如果我执行，则会出现关于链接索引的警告。
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我只想在假设有一个值列表的单元格中添加一个JComboBox。下面是我的代码，但它在列中的所有单元格中添加了组合框。让我知道我的代码中缺少了什么，以便只在选定的单元格上设置组合框。
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