df指定列名和行号，怎么修改对应的元素

你可以使用 loc 或 iloc 方法来修改指定行列的元素。例如，如果你要修改第 2 行、第 3 列的元素，可以使用以下代码：

df.loc[2, '列名'] = 新值

或者

df.iloc[1, 2] = 新值

其中，'列名' 是你要修改的列的名称，新值是你要设置的新值。iloc 方法中，第一个参数是行号，第二个参数是列号（从 0 开始计数）。

相关问题

dataframe 遍历时同时获得行号和某一列名对应的内容

可以使用 iterrows() 方法遍历 dataframe，同时使用 index 和 loc 方法获取行号和某一列名对应的内容，示例代码如下：

for index, row in df.iterrows():
    col_value = row['column_name']
    print(index, col_value)

其中，'column_name' 是你要获取内容的列名。

DataFrame 向指定列名的第n行添加数据

### 向 pandas DataFrame 的指定列特定行插入数据

要在 pandas DataFrame 中向指定列的特定行插入数据，可以通过直接索引访问该位置并赋值来实现。对于更复杂的操作或批量更新，则可能需要构建一个新的 Series 或者 DataFrame 并通过 `pd.concat` 函数进行拼接。

#### 单元格级别的数据插入

如果只是简单地给定行列坐标（即行号和列名），可以直接利用 `.at[]`, `.iat[]`, `.loc[]` 或 `.iloc[]` 方法来进行单个单元格的数据填充：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Nick', 'Krish', 'Jack'],
        'age': [20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始 DataFrame:")
print(df)

# 修改第二行(name='Nick')对应 age 列的值为 30
df.at[df.index[1], 'age'] = 30  

print("\n修改后的 DataFrame:")
print(df)

上述代码展示了如何定位到具体的一行一列，并为其赋予新值[^1]。

#### 使用辅助函数处理多处或多批次插入

当涉及到多个不同位置的数据插入时，建议先准备好待插入的数据集合，再一次性完成写入动作。这不仅提高了效率也减少了中间状态带来的不确定性。

例如，在同一时刻对多个选定行执行相同的操作:

def update_multiple_rows(df, column_name, row_indices, new_values):
    """批量更新指定列下某些行的数据"""
    for idx, value in zip(row_indices, new_values):
        df.at[idx, column_name] = value
    return df


row_to_update = [0, 2]  # 要更新的第一行和第三行
new_ages = [25, 27]

updated_df = update_multiple_rows(df.copy(), 'age', row_to_update, new_ages)
print(updated_df)

这段脚本定义了一个名为 `update_multiple_rows()` 的帮助函数，它接受原 DataFrame、目标列名称、需变更记录所在的索引列表以及相应的新数值作为参数，最终返回经过调整后的新副本[^4]。