熊猫，更改数据框中的特定单元格

Question

如何更改数据框中的特定单元格？

问题：

a new row is adding,instead of modifying the old data

当我尝试更改它时，

d1.at[0, 'high'] = 10

Answer 1

假设您的DataFrame（ d1 ）包含以下内容：

   high  low
1     1    2
2     3    4
3     5    6

请注意，索引不不包含 0 。

然后，当您运行d1.at[0, 'high'] = 10时， Pandas 的运行方式如下：

• 尝试找到索引为 0 的行。
• 如果所讨论的数据框不包含此类行，请添加 具有此类索引的行，并且所有列最初都设置为 NaN 。
• 在（刚添加的）行中，将 high 列中的值设置为 10 。
• 尚未设置其他列（在这种情况下仅是 low ），因此它们仍然 有 NaN 。
• 一个副作用是，两个列均为 int 类型。但是，即使 将其任何元素的初始，临时设置为 NaN 会强制这些 列到 float 。

因此在上述指令之后 d1 包含：

   high  low
1   1.0  2.0
2   3.0  4.0
3   5.0  6.0
0  10.0  NaN

然后让我们测试另一种情况：

d1 是否包含索引为 0 的行：

   high  low
1     1    2
2     3    4
3     5    6
0     7    8

现在，如果您运行d1.at[0, 'high'] = 10，则会发现“所需”行 （未插入）并且已设置此行中的 high 列 到 10 （这些行中的其他列保留其初始值）。

之后， d1 包含：

   high  low
1     1    2
2     3    4
3     5    6
0    10    8

如此：

• 熊猫 已更新该列，
• 两个列都保留其初始类型。