使用索引设置熊猫DataFrame中特定单元格的值

Question

使用索引设置熊猫DataFrame中特定单元格的值我创建了一个PandasDataFramedf = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y'])得到了这个    x    y A  NaN  NaN B  NaN  NaN C  NaN  NaN然后，我想给特定的单元格赋值，例如行‘C’和列‘x’。我希望能得到这样的结果：    x    y A  NaN  NaN B  NaN  NaN C  10  NaN使用此代码：df.xs('C')['x'] = 10但内容df没有变。再来一次NaN在DataFrame中。有什么建议吗？

Answer 1

set_value方法将是弃用...iat/.at是很好的替代品，不幸的是，熊猫提供的文件很少

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最快的方法是使用设定值..这种方法比它快100倍。.ix方法。例如：

Answer 2

还可以使用条件查找.loc如图所示：

df.loc[df[<some_column_name>] == <condition>, [<another_column_name>]] = <value_to_add>

哪里<some_column_name是要检查<condition>变量与和<another_column_name>要添加的列(可以是新列，也可以是已经存在的列)。<value_to_add>要添加到该列/行的值。

这个示例并不能精确地处理手头的问题，但是对于想要根据条件添加特定值的人来说，它可能是有用的。