pandas更新数据

要更新 pandas 中的数据，可以使用以下方法：

1. 使用索引或标签更新单个单元格的值：

df.at[row_index, column_name] = new_value

2. 使用整数位置索引更新单个单元格的值：

df.iat[row_position, column_position] = new_value

3. 使用布尔条件更新整列或行的值：

df.loc[row_condition, column_name] = new_value
df.loc[row_condition, :] = new_value  # 更新整行
df.loc[:, column_condition] = new_value  # 更新整列

4. 使用布尔条件更新特定位置的值：

df.loc[row_condition, column_condition] = new_value

5. 使用函数对 DataFrame 进行更新：

df = df.apply(lambda x: function(x) if condition else x, axis=1)  # 应用于整行
df = df.apply(lambda x: function(x) if condition else x, axis=0)  # 应用于整列

注意：上述代码中的 `df` 是指 DataFrame 对象，`row_index` 是指行索引，`column_name` 是指列名，`row_position` 是指行位置，`column_position` 是指列位置，`new_value` 是要更新的新值，`row_condition` 和 `column_condition` 是布尔条件，`function` 是要应用的函数。

希望这些方法能够帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。