在Pandas数据帧中，根据行名称[duplicate]替换列中的值
我有一个熊猫的数据框架，看起来像这样：
prt = {'A' : {'po' : 1000,
'pr' : 15},
'B' : {'po' : 2000,
'pr' : 6},
'C' : {'po' : 3000,
'pr' : 16}
};prt
import pandas as pd
A = pd.DataFrame.from_dict(prt);A
A B C
po 1000 2000 3000
pr 15 6 16
当列名是从15到159的A时，我想替换pr行名的值。我如何使用熊猫在Python中做到这一点？
共有1个答案
试试这个：
A.loc["pr","A"]=159
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这不是一个重复的问题，但类似于 根据pandas中列中的值从数据帧中选择行
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我有3个数据帧。第一数据帧（例如df1)具有多行和多列。第二和第三数据帧（例如df2和df3)仅具有来自DF1的一行和列的子集。df2和df3中的列名相同。所以我要做的是将df1中的每一行与df2和DF3中的单行进行比较。如果来自df1的单元格的值与df2的单元格内容匹配，则将df1中单元格的值替换为1；如果来自df1的单元格的值与df3匹配，则将df1中单元格的值替换为2；如果df2的单元格内容
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当我尝试将函数应用于Amount列时，我得到以下错误： 我试过使用Math模块中的.isnan应用函数我试过使用pandas.replace属性我试过使用pandas0.9中的.sparse data属性我也试过使用函数中的if NaN==NaN语句。我还看了这篇文章，如何在R数据帧中用0替换NA值？同时查看一些其他文章。我试过的所有方法都不起作用，或者不认识南。如有任何提示或解决方案，将不胜感激
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我有一个中等大的（大约60,000行乘以15列）csv文件，我正在与Pandas一起工作。每一行代表一个人并包含个人数据。我想以匿名方式呈现数据。我想这样做的一种方法是在某个列中替换它们稀少的值。我最初是这样做的： 但每次运行它都冻结了我的系统。不幸的是，这意味着我没有有用的调试数据。有没有人知道这样做的正确方法？该列同时包含字符串和空值。
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我有一个数据帧如下所示： 如何根据性别的np值转换dataframe？ 我想要原始数据帧df被拆分为df1（姓名，年龄，性别，高度，日期），它将具有性别的值（df的前3行）
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我有一个这样的数据框： 输出应如下所示 有没有一种方法可以在没有循环的情况下获得这个结果，一些可移植的代码来获得这个输出？