pandas指定单元格写入数据

你可以使用`loc`方法来指定要写入的单元格的位置并将其设置为特定的值。例如，假设你有以下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

要将第二行第二列的值更改为`10`，你可以使用以下代码：

df.loc[1, 'B'] = 10

这将更改DataFrame的第二行第二列的值为`10`。请注意，行和列都是从零开始计数的。

相关问题

pandas指定单元格写入excel文件

可以使用pandas的set_value方法来指定单元格的位置进行写入操作。具体步骤如下：

1. 首先读取excel文件，可以使用pandas的read_excel方法。

2. 然后使用set_value方法来指定单元格位置进行写入操作，方法参数包括行、列和值。

3. 最后使用pandas的to_excel方法将修改后的数据保存到excel文件中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 指定单元格写入值
df.set_value(1, 'B', 'new value')

# 将修改后的数据保存到excel文件中
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

这个示例将excel文件的第2行B列的值修改为'new value'，然后将修改后的数据保存到原文件中。需要注意的是，set_value方法在行和列的索引值都从0开始计数。

pandas写入单元格数据

好的，我可以回答这个问题。你可以使用 Pandas 的 loc 方法直接定位到要修改的单元格，然后赋值即可。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 定位到第2行第3列的单元格，将其修改为 'hello'
df.loc[2, 'column_name'] = 'hello'

# 将修改后的数据写入到原文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

其中，`column_name` 是要修改的列的名称。