如何将列表中的值分配给数据框的列/行？

Question

如何将列表中的值分配给python数据框中的列/行？

反之，我只能使用以下命令执行list_name = df.iloc[x, y]。但是，当我尝试命令df.iloc[x, y] = list_name时，我无法将list_name中的值转换为df.iloc[x, y]。

在这种情况下，将list_name中的值转换为df.iloc[x, y]的正确命令应该是什么？

Answer 1

不幸的是，iloc索引的设计目的不是像获取一样多用。但是，如果要像示例中那样使行x和列y保持动态，则有一些解决方法。

对于以下内容，我使用pandas.Dataframe documentation example作为起始，如下所示。

my_dict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4},
          {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400},
          {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }]

df = pandas.DataFrame(my_dict)

步骤1：获取行

很简单，您可以通过加入df.iloc[x]来排行。如果您有x = 1，在上面的示例中，我们将得到：

> df.iloc[x]
a    100
b    200
c    300
d    400

当我们有这样的行时，我们可以使用索引300获得该值'c'。

> df.iloc[x]['c']
300

但是，如果只有列索引，则需要首先获取此名称。

步骤2：获取列名

要将索引y转换为列名，我们可以使用dataframe axes property，如下所示：

> y = 2
> df.axes[1][y]
c

第3步：放在一起

现在，如果我们要使用x和y来引用数据帧中的特定条目，我们可以先获取row然后获取{{1} }：

column

或者，如果要单行处理：

row = df.iloc[x]
column = df.axes[1][y]
row[column] = desired_value

完整示例

这是实际操作的完整示例。

df.iloc[x][df.axes[1][y]]

最后的打印声明给我们：

import pandas

x = 1
y = 2

my_dict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4},
          {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400},
          {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }]

df = pandas.DataFrame(my_dict)

desired_value = 999

row = df.iloc[x]
column = df.axes[1][y]
row[column] = desired_value

print(df)

请注意我们用 a b c d 0 1 2 3 4 1 100 200 999 400 2 1000 2000 3000 4000 设置的999。