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Python Pandas dataframe.set_value()

Python Pandas dataframe.set_value()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.set_value()函数在通过的列和索引上放置一个单一的值。它将axis标签作为输入，并将一个标量值放置在数据框架的指定索引处。这个函数的替代品是.at[] 或 .iat[] 。

语法: DataFrame.set_value(index, col, value, takeable=False)
参数 :
index：行标签
col :列标签
value :标量值
takeable :将索引/col解释为索引器，默认为False

返回 : frame : DataFrame 如果包含标签对，将是对调用DataFrame的引用，否则是一个新对象

示例#1：使用set_value()函数来设置数据帧中某个特定索引的值。

# 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
Python

Python Pandas dataframe.set_value()

让我们使用dataframe.set_value()函数来设置一个特定索引的值。

# set value of a cell which has index label "2" and column label "B"
df.set_value(2, 'B', 100)
Python

输出 :
Python Pandas dataframe.set_value()

示例#2：使用set_value()函数来设置数据帧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
Python

Python Pandas dataframe.set_value()

让我们使用dataframe.set_value()函数来设置一个特定索引的值。

# set value of a cell which has index label "8" and column label "8"
df.set_value(8, 8, 1000)
Python

输出 :
Python Pandas dataframe.set_value()

注意，对于数据框架中不存在的行和列，已经插入了一个新的行和列。

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