使用索引设置pandas数据帧中特定单元格的值
df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y'])
拿到这个了
x y
A NaN NaN
B NaN NaN
C NaN NaN
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：
x y
A NaN NaN
B NaN NaN
C 10 NaN
使用此代码：
df.xs('C')['x'] = 10
共有1个答案
Ruktech的答案df.set_value('c','x',10)比我下面建议的选项快得多。然而，它已被否决。
接下来，推荐的方法是.iat/.at。
为什么df.xs('c')['x']=10不起作用：
df.xs('C')['x']=10
仅修改此新数据帧。
df['x']返回df数据帧的视图，因此
df['x']['C'] = 10
修改df本身。
df.at['C', 'x'] = 10
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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问题内容： 我创建了一个 并得到这个 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： 使用此代码： 但内容df没有改变。再次仅在中。 有什么建议？ 问题答案： RukTech的答案，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。 为什么不起作用： 默认情况下，返回带有数据副本的新数据框，因此 仅修改此新数据框。 返回数据框的视图，因此
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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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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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我是Python的新手 我想在pandas数据帧中找到某个值的索引（比如说），因为这是列的起始位置。（列上方的行数未知，数据不相关，左侧的“列”为空。） 据我所知，isin方法只返回值是否存在的布尔值，而不是其索引。 如何找到该值的索引？
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这是一个与这个问题非常相似的问题，但有一个关键的区别：我选择的数据我想改变的不是它的索引，而是一些标准。 如果我应用的条件返回一行，我希望能够以一种简单的方式设置该行中某一列的值，但是我的第一次尝试不起作用： 因此，与其将2009年周日的香蕉销量设定为100，还不如什么都不发生！做这件事最好的方法是什么？理想情况下，解决方案应该使用行号，因为您通常事先不知道！
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如何在此数据帧中选择特定单元格？，此数据帧中的索引是FISH列 我的预期输出是：例如