pandas 怎么修改某一列的数据

如果你想修改某一列的数据，你可以使用 `df.loc[:, 'column_name']` 来获取这一列的数据。然后你可以对这一列使用赋值操作，就可以修改这一列的数据了。例如：

df.loc[:, 'column_name'] = new_values

这里的 `new_values` 可以是一个列表，也可以是一个 NumPy 数组。

注意，你也可以使用 `df['column_name']` 来获取这一列的数据。但是这种方法不是很安全，因为如果 `column_name` 不是一个有效的列名，它就会新建一个名为 `column_name` 的列，并将 `new_values` 赋给这一列。

相关问题

pandas获取某一列数据

使用Pandas获取某一列数据可以通过以下方法：

1.使用列名获取：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取csv文件
col_data = df['column_name'] # 获取指定列的数据，column_name为列名
print(col_data)

2.使用iloc和loc获取：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取csv文件
# 使用iloc
col_data = df.iloc[:, index] # 获取指定列的数据，index为列的索引，从0开始
print(col_data)
# 使用loc
col_data = df.loc[:, 'column_name'] # 获取指定列的数据，column_name为列名
print(col_data)

其中，使用iloc获取可以指定多列数据，例如`df.iloc[:, [0, 2]]`即可获取第1列和第3列的数据。

注意：获取到的数据类型为Series。

pandas读取某一列数据

在Pandas中，你可以使用`read_excel()`函数读取Excel文件，并通过列名来选择特定列的数据。下面是如何操作的示例：

1. **读取Excel文件并选择特定列**[^1]:

import pandas as pd

# 假设有一个名为'data.xlsx'的Excel文件，含有'Python'列
data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols='Python')  # 使用列名'Python'
column_data_list = data['Python'].tolist()  # 转换为列表

2. **如果要获取单行数据，可以使用`.loc`索引**[^2]：

df = pd.DataFrame(...)  # 假设已经创建了一个DataFrame df
row_data = df.loc['d']  # 获取行名为'd'的那行数据，返回的是Series对象
row_data_list = row_data.tolist()  # 如果需要将这行转化为列表

在这里，`usecols`参数用于指定只读取某些列，而`.loc`则用来按标签（如行名）选取单一行或多行。