使用pandas设置值|极客教程

使用pandas设置值

在数据处理和分析中，pandas 是一个非常强大且常用的 Python 库。pandas 提供了许多功能来处理各种数据，包括设置值。在本文中，我们将详细介绍如何使用 pandas 设置值，包括通过索引和标签设置单个值、通过逻辑条件设置值以及通过位置设置值。让我们开始吧！

通过索引和标签设置单个值

我们首先来看如何通过索引和标签来设置 DataFrame 中的单个值。我们将创建一个包含学生数据的 DataFrame，并尝试设置某个学生的成绩。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [20, 21, 22],
        'Grade': [85, 90, 88]}

df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

# 通过索引和标签设置单个值
df.at[1, 'Grade'] = 95

print("\nDataFrame after setting value:")
print(df)

运行结果：

Original DataFrame:
      Name  Age  Grade
0    Alice   20     85
1      Bob   21     90
2  Charlie   22     88

DataFrame after setting value:
      Name  Age  Grade
0    Alice   20     85
1      Bob   21     95
2  Charlie   22     88

在上面的示例中，我们使用 at 方法通过索引和标签设置了第二个学生 Bob 的成绩为 95。

通过逻辑条件设置值

另一种常见的设置值的方法是根据逻辑条件来设置值。我们将采用一个包含多个城市气温的 DataFrame，并尝试将温度超过 30 度的城市设置为炎热。

import pandas as pd

data = {'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'],
        'Temperature': [28, 33, 25, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

# 通过逻辑条件设置值
df.loc[df['Temperature'] > 30, 'Temperature'] = 'Hot'

print("\nDataFrame after setting value:")
print(df)

运行结果：

Original DataFrame:
         City  Temperature
0    New York           28
1  Los Angeles          33
2      Chicago          25
3      Houston          35

DataFrame after setting value:
         City Temperature
0    New York          28
1  Los Angeles        Hot
2      Chicago          25
3      Houston        Hot

在上面的示例中，我们使用 loc 方法根据逻辑条件将温度超过 30 度的城市的温度设置为炎热。

通过位置设置值

除了使用索引、标签和逻辑条件设置值外，还可以通过位置来设置值。我们将创建一个包含坐标数据的 DataFrame，并尝试将某个坐标点的值设置为新的值。

import pandas as pd

data = {'X': [1, 2, 3, 4],
        'Y': [5, 6, 7, 8]}

df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

# 通过位置设置值
df.iat[2, 1] = 10

print("\nDataFrame after setting value:")
print(df)

运行结果：

Original DataFrame:
   X  Y
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

DataFrame after setting value:
   X   Y
0  1   5
1  2   6
2  3  10
3  4   8

在上面的示例中，我们使用 iat 方法通过位置设置了第三个坐标点的 Y 值为 10。

通过以上示例，我们了解了如何使用 pandas 设置值，包括通过索引和标签设置单个值、通过逻辑条件设置值以及通过位置设置值。这些方法在数据处理和分析过程中非常有用，可以帮助我们高效地处理和修改数据。

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