如何对python dataframe中某一行某一列的元素赋值

要对Python DataFrame中某一行某一列的元素进行赋值，可以使用如下语法：

df.at[row_index, column_name] = new_value

其中，`row_index`是要赋值的行的索引，`column_name`是要赋值的列的名称，`new_value`是要赋的新值。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将第二行的age列赋值为40
df.at[1, 'age'] = 40

print(df)

输出结果为：

       name  age      city
0     Alice   25   Beijing
1       Bob   40  Shanghai
2  Charlie   35  Guangzhou

相关问题

python如何标注dataframe中的某一列数据

你可以使用 pandas 库来标注 dataframe 中的某一列数据。pandas 为 DataFrame 类提供了一个 `apply()` 方法，可以对每一行数据进行操作，返回一个 Series 对象，最后将这个 Series 对象赋值给新的一列即可。

下面是一个示例代码，假设你的 dataframe 名称为 `df`，要标注的列名称为 `column_to_annotate`，标注规则为将该列中的每个元素加上前缀 `annotation_`：

import pandas as pd

def annotate_element(element):
    return 'annotation_' + str(element)

df['annotated_column'] = df['column_to_annotate'].apply(annotate_element)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个名为 `annotate_element()` 的函数，该函数接受一个参数 `element`，将该元素加上前缀 `annotation_` 并返回。然后我们使用 `apply()` 方法对 `column_to_annotate` 列中的每个元素都调用 `annotate_element()` 函数，返回一个新的 Series 对象，最后将这个 Series 对象赋值给新的一列 `annotated_column` 中。

循环遍历dataframe并给这一列赋值

要循环遍历 DataFrame 并给某一列赋值，你可以使用 DataFrame 的 `iterrows()` 方法来遍历每一行，然后使用 `.at` 或 `.loc` 方法来给某一列赋值。

例如，假设你有一个 DataFrame `df`，其中有一列叫做 `score`，你想要给这一列的每个元素都加上 1：

for index, row in df.iterrows():
    df.at[index, 'score'] = row['score'] + 1

这里的 `iterrows()` 方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个元组 `(index, row)`，其中 `index` 是行的索引，`row` 是一个 Series，包含该行的所有值。然后我们使用 `.at` 方法来访问指定行和列的元素，给其赋新值。

另外，你也可以使用 `.loc` 方法：

for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, 'score'] = row['score'] + 1

这个方法与 `.at` 的效果相同，但是它可以同时访问和修改多个列，因此更加灵活。