通過numpy數組用行和列替換子集pandas數據框

Question

我想使用 numpy 數組來替換 Pandas 數據幀中的子集數據幀。

例如：熊貓數據幀df 。

df_subset = df.loc[[1,3,5,7,9], ["A", "B", "C"]]

這里，子集數據幀的維度為(5, 3) ：

下面是 numpy 數組示例，其形狀與我想替換為的子集數據幀相同：

replace_value = np.array([[1, 2, 3], [4, 4, 4], [1, 6, 8], [1, 3, 6], [8, 0, 1]])

有沒有類似的方法：

df_subset.values = replace_value 

我希望我替換的值會直接改變df的原始值。 這意味着，如果我再次使用相同的索引和列對df進行子集化，我將獲得與上面指定為replace_value的 numpy 數組相同的確切值。

Answer 1

您可以通過loc訪問器嘗試：

df.loc[[1,3,5,7,9], ["A", "B", "C"]]=replace_value
#just like you grabbed values you can also assign that back like that

樣本數據：

df=pd.DataFrame(np.random.randn(25,3),columns=["A", "B", "C"])
replace_value = np.array([[1, 2, 3], [4, 4, 4], [1, 6, 8], [1, 3, 6], [8, 0, 1]])
df.loc[[1,3,5,7,9], ["A", "B", "C"]]=replace_value