修改dataframe指定行指定列的数据

在Python的pandas库中，你可以使用`.loc`或`.iloc`方法来修改DataFrame中的指定行和列的数据。以下是一些基本的示例：

首先，让我们假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中包含一些数据。

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small'],
    'D': [1, 2, 2, 3],
    'E': [2, 4, 5, 6]
})

你可以使用`.loc`方法基于标签选择数据。这是一个示例，将"C"列中的所有数据设置为新的值：

df.loc[:, 'C'] = 'new value'  # 'C' 表示要修改的列， ':' 表示选择所有的行

你也可以使用`.iloc`方法基于行索引选择数据。这是一个示例，将第二行（索引为1）的所有数据设置为新的值：

df.iloc[1:, :] = df.iloc[1:, :].apply(lambda x: x.replace('small', 'large'))  # 将第二行到最后一行的所有列替换为新的值

注意，这些方法都会直接修改原始DataFrame。如果你不希望直接修改原始DataFrame，你可以使用`.copy()`方法创建一个新的DataFrame副本。

以上就是如何使用pandas库修改DataFrame中指定行指定列的数据。如果你有更具体的问题或者需要关于其他方面的帮助，欢迎随时提问。