如何在pandas中更新多行和多列？

在pandas中，可以使用loc或iloc方法来更新多行和多列的数据。

要更新多行和多列，可以使用loc方法。loc方法通过标签索引来选择行和列。可以使用切片或布尔索引来选择多行和多列。

下面是更新多行和多列的示例代码：

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)

# 更新多行和多列
df.loc[:, ['A', 'B']] = 0  # 将列'A'和'B'的所有行更新为0
df.loc[1:2, :] = 0  # 将第2行和第3行的所有列更新为0

print(df)

输出结果为：

在上述示例中，df.loc[:, ['A', 'B']] = 0将列'A'和'B'的所有行更新为0。df.loc[1:2, :] = 0将第2行和第3行的所有列更新为0。

除了loc方法，还可以使用iloc方法来通过位置索引更新多行和多列。iloc方法使用整数索引来选择行和列。

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)

# 更新多行和多列
df.iloc[:, [0, 1]] = 0  # 将第1列和第2列的所有行更新为0
df.iloc[1:3, :] = 0  # 将第2行和第3行的所有列更新为0

print(df)

输出结果为：

在上述示例中，df.iloc[:, [0, 1]] = 0将第1列和第2列的所有行更新为0。df.iloc[1:3, :] = 0将第2行和第3行的所有列更新为0。

总结起来，要在pandas中更新多行和多列，可以使用loc方法通过标签索引或iloc方法通过位置索引来选择需要更新的行和列。

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