如何修改 pandas DataFrame 中的单元格？

Posted 2023-03-14

【中文标题】如何修改 pandas DataFrame 中的单元格？

【英文标题】：How to modify cells in a pandas DataFrame?

【发布时间】：2016-12-26 08:06:38

【问题描述】：

我需要更改 DataFrame 中的各个元素。我尝试做这样的事情，但它不起作用：

for index, row in df.iterrows():
    if df.at[row, index] == 'something':
        df.at[row, index] = df.at[row, index] + 'add a string'
    else:
        df.at[row, index] = df.at[row, index] + 'add a value'

我该怎么做？

【参考方案1】：

如果需要修改DataFrame 中的所有列，请使用numpy.where 和DataFrame 构造函数，因为where 返回numpy array：

df = pd.DataFrame(np.where(df == 'something', df + 'add a string', df + 'add a value'), 
                  index=df.index, 
                  columns=df.columns)

如果只有一列col：

df['col'] = np.where(df['col'] == 'something', 
                     df['col'] + 'add a string', 
                     df['col'] + 'add a value')

示例：

df = pd.DataFrame('col': ['a', 'b', 'a'], 'col1': ['a', 'b', 'b'])
print (df)
  col col1
0   a    a
1   b    b
2   a    b

df = pd.DataFrame(np.where(df == 'a', df + 'add a string', df + 'add a value'), 
                  index=df.index, 
                  columns=df.columns)
print (df)
             col           col1
0  aadd a string  aadd a string
1   badd a value   badd a value
2  aadd a string   badd a value

---

df['col'] = np.where(df['col'] == 'a', 
                     df['col'] + 'add a string', 
                     df['col'] + 'add a value')

print (df)
             col col1
0  aadd a string    a
1   badd a value    b
2  aadd a string    b

【参考方案2】：

您可以使用.ix 并应用如下函数：

import pandas as pd

D = pd.DataFrame('A': ['a', 'b', 3,7,'b','a'], 'B': ['a', 'b', 3,7,'b','a'])

D.ix[D.index%2 == 0,'A'] = D.ix[D.index%2 == 0,'A'].apply(lambda s: s+'x' if isinstance(s,str) else s+1)

D.ix[D.index[2:5],'B'] = D.ix[D.index[2:5],'B'].apply(lambda s: s+'y' if isinstance(s,str) else s-1)

第一个示例将 x 附加到每个字符串，或者将 1 附加到 A 列上每个偶数索引的每个非字符串。

第二个示例将 y 附加到每个字符串，或者从 B 列上索引 2、3、4 的每个非字符串中减去 1。

原始框架：

   A  B
0  a  a
1  b  b
2  3  3
3  7  7
4  b  b
5  a  a

修改框架：

    A   B
0  ax   a
1   b   b
2   4   2
3   7   6
4  bx  by
5   a   a