Question

我正在尝试使用Pandas更新csv文件中所有行的最后一列值。但是在更新值时，其他列的值都将丢失。

file = r'Test.csv'
# Read the file
df = pd.read_csv(file, error_bad_lines=False)
# df.at[3, "ingestion"] = '20'
df.set_value(1, "ingestion", '30')
df.to_csv("Test.csv", index=False, sep='|')

Answer 1

将DataFrame.iloc与-1一起用于选择最后一列，而:用于选择所有行：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4,5,4,5,5,4],
                   'C':[7,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':[5,3,6,9,2,4],
                   'F':list('aaabbb')})

print (df)
   A  B  C  D  E  F
0  a  4  7  1  5  a
1  b  5  8  3  3  a
2  c  4  9  5  6  a
3  d  5  4  7  9  b
4  e  5  2  1  2  b
5  f  4  3  0  4  b

df.iloc[:, -1] = '20'
print (df)
   A  B  C  D  E   F
0  a  4  7  1  5  20
1  b  5  8  3  3  20
2  c  4  9  5  6  20
3  d  5  4  7  9  20
4  e  5  2  1  2  20
5  f  4  3  0  4  20

编辑：

通过最后一个编辑值交换-1与:更新所有行，并通过DataFrame.iat获取最后一列值：

df.iloc[-1, :] = df.iat[-1, -1]
print (df)
   A  B  C  D  E  F
0  a  4  7  1  5  a
1  b  5  8  3  3  a
2  c  4  9  5  6  a
3  d  5  4  7  9  b
4  e  5  2  1  2  b
5  b  b  b  b  b  b

Answer 2

pd.DataFrame.set_value不适合在列中设置所有值。根据文档，它用于在特定的行和列标签组合处设置标量。

此外，从v0.21开始，不推荐使用.at / .iat访问器。

相反，假设您没有重复的列名，则可以通过提取最终的列标签来直接设置值：

df[df.columns[-1]] = '20'

或者，更直接地，您可以使用iloc访问器：

df.iloc[:, -1] = '20'

如何使用python（pandas）更新CSV文件中所有行的最后一列值

2 个答案: