python数据框怎么修改数据

要修改Python数据框中的数据，可以使用Pandas库中的`at`或`iloc`方法。

`at`方法用于根据行标签和列标签来访问单个元素，然后进行修改。例如，可以使用以下代码将行标签为1、列标签为“age”的元素从30修改为40：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'age': [30, 25, 40], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}, index=[0, 1, 2])
df.at[1, 'age'] = 40
print(df)

输出结果如下：

   age     name
0   30    Alice
1   40      Bob
2   40  Charlie

`iloc`方法用于根据行索引和列索引来访问单个元素，然后进行修改。例如，可以使用以下代码将第2行、第1列的元素从25修改为35：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'age': [30, 25, 40], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}, index=[0, 1, 2])
df.iloc[1, 0] = 35
print(df)

输出结果如下：

   age     name
0   30    Alice
1   35      Bob
2   40  Charlie

同时，可以使用`loc`方法进行行、列标签同时定位修改。例如，可以使用以下代码将行标签为1、列标签为“age”的元素从30修改为40：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'age': [30, 25, 40], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}, index=[0, 1, 2])
df.loc[1, 'age'] = 40
print(df)

输出结果如下：

   age     name
0   30    Alice
1   40      Bob
2   40  Charlie

注意：使用`at`和`iloc`方法修改单个元素时，需要直接指定行列标签或行列索引；使用`loc`方法修改单个元素时，需要先指定行标签，再指定列标签。