使用iloc设置pandas DataFrame中特定单元格的值

Question

我有一个类似于this和this的问题。区别在于我必须逐个选择，因为我不知道索引。

我想做像df.iloc[0, 'COL_NAME'] = x这样的事情，但是iloc不允许这种访问。如果我做df.iloc[0]['COL_NAME] = x关于链式索引的警告出现。

Answer 1

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

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

Update:

或者，试试吧

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

例：

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点是，数据帧上的at函数要快得多，特别是如果你做了很多个别（非切片）值的赋值。

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

根据我的经验，我获得了20倍的加速。 Here是一个西班牙语的写作，但仍然给人一种正在发生的事情的印象。

Answer 3

如果你知道这个位置，为什么不从中得到索引呢？

然后使用.loc：

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

Answer 4

您可以使用：

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

set_valye比.ix方法快约100倍。它也更好，然后使用df['Row_index']['Column_name'] = value。

但由于set_value现在是deprecated所以.iat / .at是很好的替代品。

例如，如果我们有这个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，我们可以做

df.iat[0,0] = 2

或者df.at[0,'A'] = 2

Answer 5

另一种方法是获取行索引，然后使用df.loc或df.at.

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

Answer 6

另一种方式是：

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

Answer 7

在熊猫中使用set_value方法扩展Jianxun答案。它为给定索引处的列设置值。

从熊猫文件：

DataFrame.set_value（index，col，value）

要为列的特定索引设置值，请执行以下操作：

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

希望能帮助到你。