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Pandas DataFrame中實(shí)現(xiàn)取單個(gè)值的讀取和修改

更新時(shí)間：2023年10月27日 09:34:41 作者：凞懿

這篇文章主要介紹了Pandas DataFrame中實(shí)現(xiàn)取單個(gè)值的讀取和修改,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

取DataFrame里面某個(gè)位置的值

知道index的時(shí)候：

# 這里用index做循環(huán),去每一行某一列的值，直接用 df.loc[index][column name] 即可
for j in raw.index:
    chs_map = china_map[china_map['city_name']==raw.loc[j]['MAP_CITY']]
    sjz_map = china_map[china_map['prv_name']==raw.loc[j]['MAP_PRV']]

不知道index的時(shí)候

# 這里取某一行某一列的值,得用函數(shù)，要么出來(lái)的是一個(gè)列表而非對(duì)應(yīng)位置的值
for j in raw['city'].unique()
    chs_map = china_map[china_map['city']==j]['MAP_CITY'].max()
    sjz_map = china_map[china_map['city']==j]['MAP_PRV'].max()

修改對(duì)應(yīng)位置的值

知道index 和列名的時(shí)候

data2.loc[3,'hhd'] = 0

不知道index 根據(jù)條件修改的時(shí)候

#      多個(gè)條件, 與或非 找到對(duì)應(yīng)的行， 后面要改的列，最后填值
HD.loc[(HD['STATUS']=='a'|(HD['STATUS']=='b'),'FLAG']=1

所有查詢(xún)

df[row_start_index, row_end_index] 查對(duì)應(yīng)行

df[0:]	#第0行及之后的行，df的全部數(shù)據(jù)
df[:2]	#第3行之前的數(shù)據(jù)不包含第三行 左開(kāi)右閉
df[0:1]	#第0行
df[1:3] #第2行到第3行（不含第4行）
df[-1:] #最后一行
df[-3:-1] #倒數(shù)第3行和倒數(shù)第2行,因?yàn)闆](méi)有-0,所以沒(méi)有最后一行

df.loc[index,column] (使用索引值)

data2.loc['a','segments_name']  #  上面提到的直接取值
data2.loc['a',['segments_name','cnt_case_with_segment']] # 一行兩列轉(zhuǎn)置成個(gè)列表
data2.loc['a':'c',['segments_name','cnt_case_with_segment']]	 #選取第1行到第3行的數(shù)據(jù), 這里面是全閉區(qū)間 這里生成dataframe

data.loc[data['gender']=='m','name'] 	 #選取gender列是m，name列的數(shù)據(jù)
data.loc[data['gender']=='M',['name','age']] #選取gender列是m，name和age列的數(shù)據(jù)

loc 修改

df.loc['a','name'] = 'aa' #修改index為‘a(chǎn)'，column為‘name'的那一個(gè)值為aa。
df.loc['a'] = ['bb','ff',11] #修改index為‘s'的那一行的所有值。
df.loc['a',['name','age']] = ['bb',11]    #修改index為‘a(chǎn)'，column為‘name'的那一個(gè)值為bb，age列的值為11。

iloc[row_index, column_index] (使用索引位置)

data2.iloc[0,0]		#第1行第1列的數(shù)據(jù)
data2.iloc[1,2]		#第2行第3列的數(shù)據(jù)
data2.iloc[[1,3],0:2]#第2行和第4行，從第1列到第2列（左閉右開(kāi)不包含第3列）的數(shù)據(jù)
data2.iloc[1:3,[1,2]]	#第2行到第3行（不包含第1,4行），第2列和第3列的數(shù)據(jù)

iloc 修改

df.iloc[1,2] = 19   #修改一無(wú)素
df.iloc[:,2] = [11,22,33] #修改一整列
df.iloc[0,:] = ['lily','F',15] #修改一整行

.at .iat .ix

#at函數(shù)(使用索引值訪(fǎng)問(wèn)單個(gè)元素)
df.at['a','A']
#iat函數(shù)(使用索引位置訪(fǎng)問(wèn)單個(gè)元素)
df.iat[0,0]
#ix函數(shù)(loc與iloc的混合) 切片索引+普通索引同時(shí)使用時(shí)候的交叉索引
df.ix[0:2,'A':'C']