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使用位置在pandas df中设置值

在pandas中,可以使用atiatlociloc等方法来设置DataFrame中特定位置的值。

  1. at方法用于根据行标签和列标签设置单个值。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.at[0, 'A'] = 10
print(df)

输出结果为:

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

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  1. iat方法用于根据行索引和列索引设置单个值。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.iat[0, 1] = 10
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A   B
0  1  10
1  2   5
2  3   6

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  1. loc方法用于根据行标签和列标签设置值。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.loc[0, 'A'] = 10
print(df)

输出结果为:

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

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  1. iloc方法用于根据行索引和列索引设置值。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.iloc[0, 1] = 10
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A   B
0  1  10
1  2   5
2  3   6

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以上是在pandas DataFrame中设置值的方法,可以根据具体的需求选择适合的方法进行操作。

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