使用iloc为pandas DataFrame中的特定单元格设置值

Question

我有一个类似这个和这个的问题。不同的是，我必须根据位置选择行，因为我不知道索引。

我想做类似df.iloc[0, 'COL_NAME'] = x的事情，但是iloc不允许这种访问。如果我执行df.iloc[0]['COL_NAME'] = x，就会出现关于链式索引的警告。

Answer 1

对于混合位置和索引，使用.ix。但是你需要确保你的索引不是整数，否则会引起混乱。

df.ix[0, 'COL_NAME'] = x

更新:

另外,试一试

df.iloc[0, df.columns.get_loc('COL_NAME')] = x

的例子:

import pandas as pd
import numpy as np
# your data
# ========================
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=['col1', 'col2'], index=np.random.randint(1,100,10)).sort_index()
print(df)

      col1    col2
10  1.7641  0.4002
24  0.1440  1.4543
29  0.3131 -0.8541
32  0.9501 -0.1514
33  1.8676 -0.9773
36  0.7610  0.1217
56  1.4941 -0.2052
58  0.9787  2.2409
75 -0.1032  0.4106
76  0.4439  0.3337
# .iloc with get_loc
# ===================================
df.iloc[0, df.columns.get_loc('col2')] = 100
df
      col1      col2
10  1.7641  100.0000
24  0.1440    1.4543
29  0.3131   -0.8541
32  0.9501   -0.1514
33  1.8676   -0.9773
36  0.7610    0.1217
56  1.4941   -0.2052
58  0.9787    2.2409
75 -0.1032    0.4106
76  0.4439    0.3337

Answer 2

我在这里要补充的一件事是，数据帧上的at函数要快得多，特别是如果您正在对单个(而不是切片)值进行大量赋值。

df.at[index, 'col_name'] = x

根据我的经验，我已经得到了20倍的加速。这是一篇用西班牙语写的文章，但仍然给人一种正在发生的事情的印象。

Answer 3

如果你知道位置，为什么不直接从中获取索引呢?

然后使用.loc:

df.loc[index, 'COL_NAME'] = x

Answer 4

另一种方法是，根据一行的索引位置为给定行分配列值，索引位置总是从0开始，最后一个索引位置是数据帧的长度:

df["COL_NAME"].iloc[0]=x

Answer 5

您可以使用:

df.set_value('Row_index', 'Column_name', value)

set_value比.ix方法快100倍。它也比使用df['Row_index']['Column_name'] = value更好。

但是由于set_value现在已被弃用，所以.iat/.at是很好的替代品。

例如我们有这个data_frame

   A   B   C
0  1   8   4 
1  3   9   6
2  22 33  52

如果我们想修改单元格[0，"A"]的值，我们可以执行

df.iat[0,0] = 2

或df.at[0,'A'] = 2

Answer 6

修改位于"r"行(在"a "列中)和"C"列交点的单元格中的值

1. 检索列"A"中行"r"的索引

       i = df[ df['A']=='r' ].index.values[0]
   

2. 修改所需列"C"中的值

       df.loc[i,"C"]="newValue"
   

注意:之前，一定要重置行索引…有一个漂亮的索引列表!

        df=df.reset_index(drop=True)

Answer 7

另一种方法是获取行索引，然后使用df。Loc或d .at。

# get row index 'label' from row number 'irow'
label = df.index.values[irow] 
df.at[label, 'COL_NAME'] = x

Answer 8

扩展建训的答案，在熊猫中使用set_value方法。

为给定索引处的列设置值。

From pandas documents:

DataFrame。Set_value (index, col, value)

为列设置特定索引处的值，执行:

df.set_value(index, 'COL_NAME', x)

希望能有所帮助。