pandas，更改 dataframe 中的特定单元格

Question

如何更改 dataframe 中的特定单元格？

问题：

a new row is adding,instead of modifying the old data

当我尝试改变它时，

d1.at[0, 'high'] = 10

Answer 1

假设您的 DataFrame ( d1 ) 包含以下内容：

   high  low
1     1    2
2     3    4
3     5    6

请注意，索引不包含0 。

然后，当您运行d1.at[0, 'high'] = 10时， Pandas的运行方式如下：

• 尝试查找索引为0的行。
• 如果有问题的 DataFrame 不包含这样的行，则添加具有此类索引的行，并且所有列最初都设置为NaN 。
• 在（刚刚添加的）行中，将高列中的值设置为10 。
• 其他列（在这种情况下只有low ）尚未设置，因此它们仍然具有NaN 。
• 副作用是两列都是int类型。 但即使将它们的任何元素初始临时设置为NaN也会强制这些列浮动。

所以在上述指令d1之后包含：

   high  low
1   1.0  2.0
2   3.0  4.0
3   5.0  6.0
0  10.0  NaN

然后让我们测试另一个场景：

d1确实包含索引为0的行：

   high  low
1     1    2
2     3    4
3     5    6
0     7    8

现在，如果您运行d1.at[0, 'high'] = 10已找到“想要的”行（未发生插入）并且该行中的高列已设置为10 （这些行中的其他列保持其初始值）。

之后d1包含：

   high  low
1     1    2
2     3    4
3     5    6
0    10    8

所以：

• Pandas更新了有问题的列，
• 两列都保持其初始类型。