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
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)
输出 :
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
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)
输出 :
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。