Pandas高效设置DataFrame的行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas高效地设置DataFrame的行。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格，可以方便地处理和操作数据。有时，我们需要将特定的值设置为DataFrame中的一行，本文将提供多种方法以及示例来演示如何实现。

阅读更多：Pandas 教程

方法一：使用索引

我们可以使用DataFrame的索引来设置一行。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 通过索引修改行的值
df.loc[1] = [10, 11, 12]

在上面的代码中，我们使用.loc属性访问了索引为1的行，并将其值设置为[10, 11, 12]。

方法二：使用列表

我们也可以将列表作为DataFrame的一行来设置。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 新行作为列表
new_row = [10, 11, 12]

# 将新行添加到DataFrame中
df.loc[len(df)] = new_row

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含新行值的列表new_row，然后将其添加到DataFrame的末尾。

方法三：使用字典

我们还可以将字典转换为DataFrame的一行。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 新行作为字典
new_row = {'A': 10, 'B': 11, 'C': 12}

# 将字典转换为DataFrame并添加到末尾
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含新行值的字典new_row，然后使用.append()方法将其转换为DataFrame并添加到末尾。

方法四：使用Pandas的concat函数

我们还可以使用Pandas的concat()函数在DataFrame中添加一行。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 新行作为DataFrame
new_row = pd.DataFrame({'A': [10], 'B': [11], 'C': [12]})

# 使用concat函数添加新行
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含新行值的DataFramenew_row，然后使用concat()函数将其和原始DataFrame合并。

方法五：Pandas官方推荐方式：使用.at和.iat

Pandas官方推荐使用.at和.iat来设置DataFrame中的值，因为它比其他方法更快。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用.at方法修改特定位置的值
df.at[1, 'B'] = 11

# 使用.iat方法修改特定位置的值（效率更高）
df.iat[1, 1] = 11