Pandas设置值

1、创建数据

>>> dates = pd.date_range('', periods=6)

>>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])

>>> print(df)

             A   B   C   D

2013-01-01   0   1   2   3

2013-01-02   4   5   6   7

2013-01-03   8   9  10  11

2013-01-04  12  13  14  15

2013-01-05  16  17  18  19

2013-01-06  20  21  22  23

2、根据位置设置loc和iloc

我们可以利用索引或者标签确定需要修改值的位置。

>>> df.iloc[2,2] = 1111

>>> df.loc['','B'] = 2222

>>> print(df)

             A     B     C   D

2013-01-01   0  2222     2   3

2013-01-02   4     5     6   7

2013-01-03   8     9  1111  11

2013-01-04  12    13    14  15

2013-01-05  16    17    18  19

2013-01-06  20    21    22  23

3、根据条件设置

如果现在的判断条件是这样, 我们想要更改B中的数, 而更改的位置是取决于 A 的. 对于A大于4的位置. 更改B在相应位置上的数为0.

>>> df.B[df.A>4] = 0

>>> print(df)

             A     B     C   D

2013-01-01   0  2222     2   3

2013-01-02   4     5     6   7

2013-01-03   8     0  1111  11

2013-01-04  12     0    14  15

2013-01-05  16     0    18  19

2013-01-06  20     0    22  23

4、按行或列设置

如果对整列做批处理, 加上一列 ‘F’, 并将 F 列全改为 NaN, 如下:

>>> print(df)

             A     B     C   D   F

2013-01-01   0  2222     2   3 NaN

2013-01-02   4     5     6   7 NaN

2013-01-03   8     0  1111  11 NaN

2013-01-04  12     0    14  15 NaN

2013-01-05  16     0    18  19 NaN

2013-01-06  20     0    22  23 NaN

5、添加数据

用上面的方法也可以加上 Series 序列（但是长度必须对齐）。

>>> df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('',periods=6))

>>> print(df)

             A     B     C   D   F  E

2013-01-01   0  2222     2   3 NaN  1

2013-01-02   4     5     6   7 NaN  2

2013-01-03   8     0  1111  11 NaN  3

2013-01-04  12     0    14  15 NaN  4

2013-01-05  16     0    18  19 NaN  5

2013-01-06  20     0    22  23 NaN  6

巴特西

Pandas设置值

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