pandas 更改变量值

要更改 Pandas DataFrame 中的变量值，你可以使用以下方法：

1. 使用索引标签更改单个值：可以使用 `.at` 或 `.iat` 方法来更改单个值。例如，`df.at[row_label, col_label] = new_value` 或 `df.iat[row_index, col_index] = new_value`。

2. 使用索引位置更改单个值：可以使用 `.loc` 或 `.iloc` 方法来更改单个值。例如，`df.loc[row_label, col_label] = new_value` 或 `df.iloc[row_index, col_index] = new_value`。

3. 使用条件更改多个值：可以使用条件语句来选择要更改的行和列，并使用赋值操作符来更改值。例如，`df.loc[df['column_name'] > 5, 'column_name'] = new_value`。

4. 使用函数更改多个值：可以使用 `.apply()` 方法来应用一个函数来更改多个值。例如，`df['column_name'] = df['column_name'].apply(function_name)`。

5. 使用向量化操作符更改多个值：可以使用向量化操作符（如 `+`、`-`、`*`、`/` 等）来执行元素级别的数学运算，并将结果分配给新的列或替代原有列。

以上是一些常用的方法，你可以根据具体的需求选择适合的方法来更改 Pandas DataFrame 中的变量值。

相关问题

pandas更换列值

要更换pandas中的列值，有多种方式可以实现。一种方式是使用DataFrame的insert方法。示例代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))

# 使用insert方法更换列值
data.insert(column_position, "新列名", data.pop("要移动的列名"))

另一种方式是直接使用pandas的pop方法和insert方法来实现列值的更换。示例代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))

# 使用pop方法移除要移动的列，并将其存储到一个变量中
要移动的列 = data.pop("要移动的列名")

# 使用insert方法将移除的列插入到指定位置
data.insert(column_position, "新列名", 要移动的列)

这两种方式都可以实现pandas中的列值更换操作。你可以根据具体的需求选择合适的方式来使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas更改更换调整列位置，移动列](https://blog.csdn.net/zxbackspace/article/details/128567246)[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%"]
- *2* *3* [pandas调整数据列的顺序](https://blog.csdn.net/i_newbie/article/details/125983829)[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 ]

pandas删除缺失值

可以使用 `dropna()` 方法来删除缺失值。该方法默认会删除 DataFrame 中包含任何缺失值的行。

语法：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数说明：

- `axis`：指定删除的行或列，默认为 0（行）。如果为 1，则表示删除包含缺失值的列。
- `how`：指定删除的方式。默认为 `'any'`，表示删除包含任何缺失值的行或列；`'all'` 表示仅删除全部为缺失值的行或列。
- `thresh`：指定每行或每列非缺失值的最小数量。如果某行或某列缺失值的数量超过该阈值，则被删除。
- `subset`：指定要考虑的列的子集，只有这些列包含缺失值时，相应的行或列才会被删除。
- `inplace`：是否将更改应用于原始 DataFrame，如果为 True，则不需要将更改分配给新变量。

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'B': [6, np.nan, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, np.nan, 15],
                   'D': [16, 17, 18, 19, np.nan]})

# 删除包含任何缺失值的行
df.dropna()

# 删除包含任何缺失值的列
df.dropna(axis=1)

# 仅删除全部为缺失值的行
df.dropna(how='all')

# 删除至少有 3 个非缺失值的行
df.dropna(thresh=3)

# 仅考虑 A 和 B 列，删除这些列包含缺失值的行
df.dropna(subset=['A', 'B'])

# 将更改应用于原始 DataFrame
df.dropna(inplace=True)