通过numpy数组用行和列替换一个子集pandas dataframe

可以使用pandas库中的.loc方法来实现。.loc方法可以通过行和列的标签来选择和替换子集。

首先，我们需要导入pandas和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，我们可以创建一个示例的pandas dataframe：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用numpy数组来替换子集。假设我们想要将第2行和第3列的值替换为一个numpy数组：

subset = np.array([[16, 17],
                   [18, 19]])

df.loc[1:2, 'B':'C'] = subset

在上面的代码中，我们使用.loc方法选择第2行到第3行（包括）和第2列到第3列（包括），然后将其替换为numpy数组subset。

最后，我们可以打印出替换后的pandas dataframe：

print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   6  11
1  2  16  17
2  3  18  19
3  4   9  14
4  5  10  15

这样，我们就成功地通过numpy数组用行和列替换了一个子集pandas dataframe。

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