Python|熊猫 dataframe.set_value()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.set_value()函数在传递的列和索引处放置一个值。它将轴标签作为输入，并将标量值放置在数据框中的指定索引处。此函数的替代方法是 .at[ .at[]或.iat[] 。

Syntax:DataFrame.set_value(index, col, value, takeable=False)
Parameters :
index : row label
col : column label
value : scalar value
takeable : interpret the index/col as indexers, default False

Return : frame : DataFrame If label pair is contained, will be reference to calling DataFrame, otherwise a new object

示例 #1：使用set_value()函数将数据框中的值设置为特定索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4], 
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
  
# Print the dataframe
df

让我们使用dataframe.set_value()函数来设置特定索引的值。

# set value of a cell which has index label "2" and column label "B"
df.set_value(2, 'B', 100)

输出 ：
示例 #2：使用set_value()函数设置数据框中不存在的索引和列的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4], 
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4], 
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
  
# Print the dataframe
df

让我们使用dataframe.set_value()函数来设置特定索引的值。

# set value of a cell which has index label "8" and column label "8"
df.set_value(8, 8, 1000)

输出 ：

请注意，对于数据框中不存在的行和列，已插入新的行和列。