使用.loc在DataFrames中设置值

Question

我有一个配置，使用loc和iloc的组合来修改数据框的值非常有用。

df = pd.DataFrame([[1,2],[1,3],[1,4],[2,6],[2,5],[2,7]],columns=['A','B'])

基本上，在上面的数据框中，我只想获取等于某个值（即A = 2）的列。会给出：

   A  B
3  2  6
4  2  5
5  2  7

然后修改第二个索引的B的值（在这种情况下，实际上是索引4） 我可以使用以下命令访问所需的值：

df.loc[df['A'] == 2,'B'].iat[1]

（或.iloc而不是.iat，但我听说要更改很多单行，iat会更快）

它产生了我：5

但是我似乎无法使用同一命令对其进行修改：

df.loc[df['A'] == 2,'B'].iat[1] = 0 

它给了我：

   A  B
0  1  2
1  1  3
2  1  4
3  2  6
4  2  5
5  2  7

我想要这个：

   A  B
0  1  2
1  1  3
2  1  4
3  2  6
4  2  0
5  2  7

谢谢！

Answer 1

我们不应链接.loc和.iloc（iat，at）

df.loc[df.index[df.A==2][1],'B']=0
df
   A  B
0  1  2
1  1  3
2  1  4
3  2  6
4  2  0
5  2  7

Answer 2

您可以使用cumsum来计算实例数：

s = df['A'].eq(2)

df.loc[s & s.cumsum().eq(2), 'B'] = 0

输出：

   A  B
0  1  2
1  1  3
2  1  4
3  2  6
4  2  0
5  2  7