pandas 修改某列的值

可以使用 loc 或 iloc 方法来修改某列的值。例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，其中有一个名为 col 的列，我们可以使用以下代码来将该列的第一个元素改为 1：

df.loc[0, 'col'] = 1

或者使用 iloc 方法：

df.iloc[0, df.columns.get_loc('col')] = 1

其中，loc 方法使用标签索引，iloc 方法使用整数索引。在这两种情况下，第一个参数表示行索引，第二个参数表示列索引。对于 loc 方法，第二个参数是列标签，对于 iloc 方法，我们使用 df.columns.get_loc 方法来获取列索引。

相关问题

pandas 删除某列值为空的所在行

可以使用 pandas 中的 `dropna()` 方法来删除某列值为空的所在行。

假设要删除名为 `column_name` 的列中值为空的所在行，可以使用以下代码：

df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)

其中，`subset` 参数指定要检查的列名，`inplace` 参数设置为 `True` 表示在原始 DataFrame 上直接修改，而不是返回一个新的 DataFrame。

如果要删除所有列中值为空的所在行，可以省略 `subset` 参数：

df.dropna(inplace=True)

pandas填充某列缺失值

在pandas中，我们可以使用fillna()方法来填充某列的缺失值。

首先，我们需要导入pandas库并读取数据。假设我们有一个含有缺失值的dataframe，其中某一列名为"某列"。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

要填充"某列"中的缺失值，我们可以使用fillna()方法。该方法有很多参数，但最常用的是value参数，该参数指定我们要用来填充缺失值的值。

例如，我们想用0来填充"某列"中的缺失值，我们可以这样写：

df["某列"].fillna(0, inplace=True)

其中，第一个参数0是我们要用来填充缺失值的值，inplace=True表示在原始数据上进行修改。

如果我们想用列的平均值来填充缺失值，我们可以使用mean()方法来计算平均值，然后使用该值来填充缺失值。

mean_value = df["某列"].mean()
df["某列"].fillna(mean_value, inplace=True)

除了使用常数或均值来填充缺失值，我们还可以使用前一个非缺失值或后一个非缺失值来填充缺失值。可以使用method参数来指定填充方法。

例如，我们想用前一个非缺失值来填充"某列"中的缺失值，我们可以这样写：

df["某列"].fillna(method="ffill", inplace=True)

其中，method="ffill"表示使用前一个非缺失值来填充缺失值。

通过使用上述方法之一，我们可以填充某列的缺失值，并在数据中保留填充后的结果。