Python | Pandas data frame.set_value()
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-data frame-set_value/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **dataframe.set_value()**函数在传递的列和索引处放一个值。它将轴标签作为输入，并将标量值放在数据框中的指定索引处。该功能的替代产品是.at[]或.iat[]。
语法: DataFrame.set_value(index，col，value，takable = False) 参数: index : 行标签 col : 列标签 值:标量值 takable:将索引/col 解释为索引器，默认为 False
返回:帧:数据帧如果包含标签对，将引用调用数据帧，否则为新对象
示例#1: 使用set_value()功能在特定索引处设置数据框中的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]})
# Print the dataframe
df
让我们使用dataframe.set_value()函数来设置特定索引的值。
# set value of a cell which has index label "2" and column label "B"
df.set_value(2, 'B', 100)
输出:
示例 2: 使用set_value()功能设置数据框中不存在的索引和列的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]})
# Print the dataframe
df
让我们使用dataframe.set_value()函数来设置特定索引的值。
# set value of a cell which has index label "8" and column label "8"
df.set_value(8, 8, 1000)
输出:
请注意，对于 dataframe 中不存在的行和列，已经插入了新的行和列。
