pandas修改指定索引行

可以使用 loc 函数来定位并修改指定索引行，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 定位并修改索引为'b'的行
df.loc['b'] = [7, 8]

print(df)

输出：

   A  B
a  1  4
b  7  8
c  3  6

相关问题

pandas修改列索引名称

要修改pandas数据框中的列索引名称，可以使用`rename`方法。例如，如果我们有一个名为`df`的数据框，其列索引名称为`old_col_name`，我们想将其改为`new_col_name`，可以使用以下代码：

df = df.rename(columns={'old_col_name': 'new_col_name'})

其中，`{'old_col_name': 'new_col_name'}`指定了要重命名的列索引名称的字典。在这个例子中，我们只需要指定一个重命名操作，但是如果要重命名多个列，只需要添加更多的键值对即可。

pandas 修改指定行列值

要修改 pandas 数据表中的指定行列值，可以使用 loc 或 iloc 方法。其中 loc 方法通过行标签和列标签定位数据，iloc 方法通过行索引和列索引定位数据。

以 loc 方法为例，修改指定行列的值可以参考下面的代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 修改指定行列的值
df.loc['b', 'B'] = 10

print(df)

运行结果如下：

   A   B  C
a  1   4  7
b  2  10  8
c  3   6  9

上述代码中，首先创建了一个带有行索引和列标签的 DataFrame，然后使用 loc 方法定位到 b 行、B 列的位置，并将其值修改为 10。