pandas DataFrame的修改方法(值、列、索引)

下面是关于pandas DataFrame修改方法的完整攻略。

修改值

pandas DataFrame的值可以通过行和列的位置或标签进行修改。下面是一些示例代码：

通过行列位置修改值

import pandas as pd

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

# 修改第一行第二列的值为10
df.iloc[0, 1] = 10

print(df)

输出结果为：

   A   B  C
0  1  10  7
1  2   5  8
2  3   6  9

通过行列标签修改值

import pandas as pd

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

# 修改第一行b列的值为10
df.loc['b', 'B'] = 10

print(df)

输出结果为：

   A   B  C
a  1   4  7
b  2  10  8
c  3   6  9

修改列

pandas DataFrame的列可以通过列标签进行修改。下面是一些示例代码：

import pandas as pd

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

# 修改B列的名称为D
df = df.rename(columns={'B': 'D'})

# 在末尾新增一列E，并赋值为[10, 11, 12]
df['E'] = [10, 11, 12]

print(df)

输出结果为：

   A  D  C   E
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

修改索引

pandas DataFrame的索引可以通过索引名称或位置进行修改。下面是一些示例代码：

通过名称修改索引

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 修改行索引名称为1、2、3
df.index = ['1', '2', '3']

print(df)

输出结果为：

   A  B
1  1  4
2  2  5
3  3  6

通过位置修改索引

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 将第一行的索引修改为1
df.index.values[0] = '1'

print(df)

输出结果为：

   A  B
1  1  4
b  2  5
c  3  6

希望以上内容对你有所帮助，如果还有疑问，请随时提出。