jupyter notebook 给某一列赋新值

您可以使用以下代码将新值赋给DataFrame中的某一列：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将新值赋给某一列
df['B'] = [7, 8, 9]

print(df)

在上述代码中，我们首先导入`pandas`库并创建一个示例DataFrame。然后，使用`df['B']`来选择要赋值的列，并将新值 `[7, 8, 9]` 赋给它。最后，我们打印出DataFrame以查看结果。

请注意，这将完全替换指定列的所有现有值。如果您只想修改特定行或根据某些条件选择要赋值的行，请提供更具体的要求，我将为您提供更多帮助。

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在Jupyter notebook 中修改导入的本地数据集

在Jupyter Notebook中，如果你已经导入了一个本地的数据集，比如CSV、Excel或者JSON文件等，想要修改这个数据集，通常需要先加载数据，然后对数据进行操作。以下是基本步骤：

1. 导入所需的库：例如`pandas`库用于处理表格数据。

import pandas as pd

2. 加载数据集：

   data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 请将'your_dataset.csv'替换为你实际的文件路径

3. 修改数据：
- 如果你想直接修改原数据，可以直接访问DataFrame的列或行：

     data['column_name'] = new_values  # 将新值赋给特定列

- 或者你可以选择创建一个新的DataFrame，然后复制并覆盖原始数据：

     modified_data = data.copy()  # 复制一份原有数据
     modified_data.loc[:, 'column_name'] = new_values  # 修改指定位置的数据

4. 保存修改后的数据：

   modified_data.to_csv('modified_dataset.csv', index=False)  # 保存到新的CSV文件