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为pandas中的特定单元格分配相同的值

在pandas中,为特定单元格分配相同的值可以使用atiat方法。这两个方法允许我们直接访问和修改DataFrame中的特定单元格。

at方法用于通过行标签和列标签来访问和修改单个单元格的值。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用at方法为特定单元格分配相同的值
df.at[0, 'A'] = 10

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    A  B  C
0  10  4  7
1   2  5  8
2   3  6  9

iat方法用于通过行索引和列索引来访问和修改单个单元格的值。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iat方法为特定单元格分配相同的值
df.iat[0, 0] = 10

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    A  B  C
0  10  4  7
1   2  5  8
2   3  6  9

以上是使用pandas中的atiat方法为特定单元格分配相同的值的示例。这些方法在处理大型数据集时非常高效,并且可以帮助我们快速修改DataFrame中的特定单元格的值。

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