pandas修改某一列的值

可以使用 `loc` 或 `iloc` 方法来修改某一列的值。

假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `column_name` 的列，我们想要将该列中所有值为 `old_value` 的值修改为 `new_value`，可以使用如下代码：

df.loc[df['column_name'] == 'old_value', 'column_name'] = 'new_value'

其中，`loc` 方法用于定位需要修改的行和列，第一个参数为行的条件，第二个参数为列的名称，最后通过赋值操作将需要修改的值替换为新的值。

另外，如果需要修改的列是 DataFrame 的第几列，可以使用 `iloc` 方法，如下所示：

df.iloc[:, column_index] = 'new_value'

其中，`:` 表示选取所有行，`column_index` 表示需要修改的列的索引，通过赋值操作将需要修改的值替换为新的值。

相关问题

pandas 修改某一列值保留2位小数

你可以使用 pandas 的 round() 函数来保留某一列值的小数位数。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.23456, 2.34567, 3.45678],
                   'B': [4.56789, 5.67890, 6.78901]})

# 保留列A的小数点后2位
df['A'] = df['A'].round(2)

print(df)

输出结果如下：

      A        B
0  1.23  4.56789
1  2.35  5.67890
2  3.46  6.78901

在上面的代码中，我们使用 round() 函数来保留列A的小数点后2位。这样就可以修改某一列的值并保留指定的小数位数了。

pandas 删除某一列值为空的行

可以使用 `dropna()` 方法来删除值为空的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', None, 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除 gender 列值为空的行
df.dropna(subset=['gender'], inplace=True)
print(df)

输出结果为：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
3    David   40      M

在上面的代码中，`dropna()` 方法的 `subset` 参数指定了要删除的列，`inplace` 参数表示原地修改。