Question

pandas提供了按行和列索引列表查找的功能，

In [49]: index = ['a', 'b', 'c', 'd']

In [50]: columns = ['one', 'two', 'three', 'four']

In [51]: M = pandas.DataFrame(np.random.randn(4,4), index=index, columns=columns)

In [52]: M
Out[52]: 
        one       two     three      four
a -0.785841 -0.538572  0.376594  1.316647
b  0.530288 -0.975547  1.063946 -1.049940
c -0.794447 -0.886721  1.794326 -0.714834
d -0.158371  0.069357 -1.003039 -0.807431

In [53]: M.lookup(index, columns) # diagonal entries
Out[53]: array([-0.78584142, -0.97554698,  1.79432641, -0.8074308 ])

我想使用相同的索引方法来设置M的元素。我怎么能这样做？

Answer 1

我不确定是否关注您，但是您是否使用DataFrame.ix来选择/设置单个元素：

In [79]: M
Out[79]: 
        one       two     three      four
a -0.277981  1.500188 -0.876751 -0.389292
b -0.705835  0.108890 -1.502786 -0.302773
c  0.880042 -0.056620 -0.550164 -0.409458
d  0.704202  0.619031  0.274018 -1.755726

In [75]: M.ix[0]
Out[75]: 
one     -0.277981
two      1.500188
three   -0.876751
four    -0.389292
Name: a

In [78]: M.ix[0,0]
Out[78]: -0.27798082190723405

In [81]: M.ix[0,0] = 1.0

In [82]: M
Out[82]: 
        one       two     three      four
a  1.000000  1.500188 -0.876751 -0.389292
b -0.705835  0.108890 -1.502786 -0.302773
c  0.880042 -0.056620 -0.550164 -0.409458
d  0.704202  0.619031  0.274018 -1.755726

In [84]: M.ix[(0,1),(0,1)] = 1

In [85]: M
Out[85]: 
        one       two     three      four
a  1.000000  1.000000 -0.876751 -0.389292
b  1.000000  1.000000 -1.502786 -0.302773
c  0.880042 -0.056620 -0.550164 -0.409458
d  0.704202  0.619031  0.274018 -1.755726

您还可以按索引切片：

In [98]: M.ix["a":"c","one"] = 2.0

In [99]: M
Out[99]: 
        one       two     three      four
a  2.000000  1.000000 -0.876751 -0.389292
b  2.000000  1.000000 -1.502786 -0.302773
c  2.000000 -0.056620 -0.550164 -0.409458
d  0.704202  0.619031  0.274018 -1.755726

Answer 2

自从这个答案写完以来已经过了多年，所以我可能会贡献一点点。通过重构pandas，尝试使用

在某个位置设置值

M.iloc[index][col]

可能会提示您尝试在切片中设置值。

SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

在0.21之后的pandas版本正确的＆＃34; pythonic＆＃34;方式现在是pandas.DataFrame.at operator

看起来像这样：

M.at[index,col] = new_value

旧版本的答案：更多＆＃34; pythonic＆＃34;在旧版本中执行此操作的方法是使用pandas.DataFrame.set_value指令。请注意，此指令返回结果DataFrame。

M.set_value(index,column,new_value)

我只是想在找出可以通过.iloc或.ix方法生成的警告来源之后发布此内容。

set_value方法也适用于多索引DataFrames，方法是将索引的多个级别作为元组放入（例如用（col，subcol）替换列）

pandas：使用（row，col）索引设置值

2 个答案: