loc是基于标签的索引,可以使用行标签和列标签进行赋值。 iloc是基于整数位置的索引,可以使用行号和列号进行赋值。 例如: # 使用loc赋值df.loc[:,'D']=[10,11,12]# 使用iloc赋值df.iloc[:,3]=[13,14,15]# 输出结果df 3. 使用条件赋值 在DataFrame中,你可以根据条件表达式来赋值,这在数据清洗和预处理中...
接下来,我们需要选择要赋值的行。可以使用loc方法选择行: # 选择第一行selected_row=df.loc[0]print(selected_row) 1. 2. 3. 3. 选择列 然后,我们需要选择要赋值的列。同样使用loc方法选择列: # 选择列'A'selected_column=df.loc[:,'A']print(selected_column) 1. 2. 3. 4. 赋值 最后,我们可以通...
df.loc[[False, False, True],['a','c']] 取值为True的行,再取列名称为a和c的列(布尔列表的长度必须为dataframe的长度) df.loc[['A','C'],'a':'c'] 取值索引值为A、C的行,再取列名称为a至c的列(布尔列表的长度必须为dataframe的长度) df.loc['A':'C','a'] 取值索引值A至C的行,再取...
相比之下df.loc[:,('one','second')],将嵌套元组传递(slice(None),('one','second'))给单个调用__getitem__. 这使得 pandas 可以将其作为一个整体来处理。此外,这种操作顺序可以显着加快,并且如果需要,可以对**两个轴进行索引。 重新赋值 访问时两种方式只是性能问题,赋值时第二种方式回触发SettingWithCop...
使用loc方法为特定单词赋值。假设我们要将column_name列中的单词word2赋值为new_value: 代码语言:txt 复制 df.loc[df['column_name'] == 'word2', 'column_name'] = 'new_value' 在上述代码中,df['column_name'] == 'word2'用于选择column_name列中值为word2的行,'column_name'表示要赋值的列名,'...
在Python DataFrame中，数据选取和赋值操作可通过三种方式实现，分别是df.at(), df.iloc[]和df.loc[]。以下是它们的详细解释和使用示例：首先，df.at()方法用于根据特定的索引和列名获取单个元素的值，例如：df.at('a', 'A')。其次，df.iloc[]提供了一种更灵活的取值方式。它接受两种参数格式：...
DataFrame赋值内部函数主要有以下几种: loc函数:loc函数用于通过标签索引对DataFrame进行赋值操作。可以使用loc函数指定行和列的标签,然后对指定位置进行赋值。例如,df.loc[row_label, col_label] = value。 iloc函数:iloc函数用于通过位置索引对DataFrame进行赋值操作。可以使用iloc函数指定行和列的位置,然后对指定位置...
df.loc[df['two']==2,'one']='x'#修改列"one"的值,推荐使用.locprint(df) df.one[df.two==2]='x'print(df) #函数方式deffun(x):ifx >= 30:return1else:return0 values= feature['values'].apply(lambdax: fun(x))#若需要将改动赋值给原始的feature的列中的话,可以进行一次赋值feature['val...