dataframe 赋值

Dataframe 赋值可以通过多种方式实现，以下是一些常见的方法：

1. 使用 `=` 运算符进行赋值：

df_new = df

这种方式将创建一个新的变量 `df_new`，指向与原始 Dataframe `df` 相同的数据。修改 `df_new` 或 `df` 中的任何一个都会反映在另一个上。

2. 使用 `copy()` 方法进行赋值：

df_new = df.copy()

这种方式创建了一个原始 Dataframe `df` 的副本，并将其赋值给新变量 `df_new`。修改 `df_new` 不会影响到 `df`。

3. 使用 `loc` 或 `iloc` 进行选择和赋值：

df_new = df.loc[:, 'column_name']

这种方式基于索引或标签选择部分 Dataframe，并将其赋值给新变量 `df_new`。修改 `df_new` 不会影响到原始 Dataframe `df`。

4. 使用 `assign()` 方法进行赋值：

df_new = df.assign(new_column=df['existing_column'])

这种方式将根据现有列创建一个新列，并将新的 Dataframe 赋值给变量 `df_new`。修改 `df_new` 不会影响到原始 Dataframe `df`。

这些是基本的 Dataframe 赋值方法，根据具体需求选择适合的方式。

相关问题

DataFrame 赋值

DataFrame赋值是指为DataFrame对象中的某一列或某一行赋予新的数值或数据。在Python中，可以使用多种方法进行DataFrame赋值。

其中一种方法是将数据直接赋值给DataFrame对象的某一列。可以使用`data['column_name'] = pd.DataFrame(data_list)`的语法来将数据列表`data_list`赋值给DataFrame对象中的`column_name`列。例如，`data['add'] = pd.DataFrame(data_list)`将数据列表`data_list`赋值给DataFrame对象中的`add`列。

另一种方法是通过循环来为DataFrame对象的某一列赋值。可以使用`for`循环遍历DataFrame的索引，并使用索引值来访问每一行，并将对应的数值赋值给指定的列。例如，可以使用以下代码实现循环赋值：`for i in range(len(data)): data['add'][i] = new_value`，其中`new_value`是要赋给`add`列的新数值。

另外，如果需要对满足某一条件的数据进行赋值，可以先使用条件判断语句筛选出符合条件的行，然后再进行赋值操作。可以使用以下代码实现这一操作：

data.loc[data['column_name'] > threshold, 'column_name'] = new_value

其中，`column_name`是要进行赋值的列名，`threshold`是条件的阈值，`new_value`是新的数值。这个代码将会把满足条件`column_name`大于`threshold`的行的`column_name`列的值赋为`new_value`。[3]

总结起来，DataFrame赋值可以通过直接赋值、循环赋值和条件赋值等多种方法实现，具体的方法可以根据具体需求来选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [dataframe赋值](https://blog.csdn.net/gan618/article/details/97375476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas之DataFrame格式给满足对应条件的某一列进行赋值](https://blog.csdn.net/sinat_33909696/article/details/116028682)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

dataframe赋值

DataFrame 可以通过以下方式进行赋值：

1. 使用.loc 或 .iloc 对特定的行和列进行赋值：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用.loc或.iloc对特定的行和列进行赋值
df.loc[0] = [1, 2, 3]
df.iloc[1] = [4, 5, 6]

2. 使用字典进行赋值：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用字典进行赋值
df = df.append({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}, ignore_index=True)
df = df.append({'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}, ignore_index=True)

3. 使用列表进行赋值：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用列表进行赋值
df.loc[0] = [1, 2, 3]
df.loc[1] = [4, 5, 6]

以上三种方法都可以用来赋值，具体使用哪种方法取决于你的数据类型和业务需求。