使用位置在pandas df中设置值
在pandas中，可以使用at、iat、loc和iloc等方法来设置DataFrame中特定位置的值。
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：
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：
A B
0 10 4
1 2 5
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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：
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：
A B
0 1 10
1 2 5
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loc方法用于根据行标签和列标签设置值。示例代码如下：
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：
A B
0 10 4
1 2 5
2 3 6推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TDSQL，产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
iloc方法用于根据行索引和列索引设置值。示例代码如下：
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：
A B
0 1 10
1 2 5
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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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