Python Pandas dataframe.set_value()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.set_value()函数将单个值放在传递的列和索引处。它以轴标签为输入，并以标量值放置在 DataFrame 中的指定索引处。替代此函数的是.at[]或者.iat[]。

用法：DataFrame.set_value(index, col, value, takeable=False)

参数：

index: row label

col: column label

value: scalar value

takeable:  interpret the index/col as indexers, default False

返回：frame：DataFrame如果包含标签对，将引用调用DataFrame，否则将引用一个新对象

范例1：采用set_value()函数将数据帧中的值设置为特定索引。

# 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()用于设置特定索引值的函数。

# set value of a cell which has index label "2" and column label "B" 
df.set_value(2, 'B', 100)

输出：

范例2：采用set_value()用于设置 DataFrame 中不存在的索引和列的值的函数。

# 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()用于设置特定索引值的函数。

# set value of a cell which has index label "8" and column label "8" 
df.set_value(8, 8, 1000)

输出：

请注意，对于 DataFrame 中不存在的行和列，已插入新的行和列。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.set_value()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。