pandas loc函数 查看与修改特定值

本文介绍了如何利用Pandas的DataFrame数据结构进行数据选取和修改。通过df.loc[index, column_name]语法,可以方便地查看或更新特定行和列的值。例如,查询名为'district'列中值为'荔景'的行对应的'region'列,或者将该行的'region'值改为'New Territories'。此外,也可以直接修改特定行的所有值,如将'district'为'深井(荃灣)'的行的'district'列更新为'深井'。

df.loc[index, column_name] 选取指定行和列的数据

目录

1.查看同一行其他列的值

2.修改特定行中其他列的值

3.修改特定行的值


栗子:

import numpy as np
import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame(data = [['荔景','Kowloon'],['深井(荃灣)','New Territories'],['深井(屯門)','New Territories']],index = [1,2,3],columns = ['district','region'])#测试数据。

1.查看同一行其他列的值

df.loc[df['district']=='荔景','region']

2.修改特定行中其他列的值

df.loc[df['district']=='荔景','region']='New Territories'

3.修改特定行的值

df.loc[df['district']=='深井(荃灣)','district']='深井'

Reference:

Pandas DataFrame数据的增、删、改、查

### pandasloc函数的语法和用法 在 Pandas 中,`loc` 是一种基于标签索引的选择方法。它允许用户通过行或列的标签名称来访问据,同时支持布尔索引选择。以下是 `loc` 的语法和一些常见的用法示例。 #### 语法 `DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer]` - `row_indexer`: 行标签或布尔条件。 - `column_indexer`: 列标签或布尔条件。 #### 示例 1. **选择单行** 使用行标签选择定的一行据。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12] }, index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(df.loc['a']) # 选择标签为 'a' 的行[^4] ``` 2. **选择多行** 使用一个包含多个行标签的列表来选择多行。 ```python print(df.loc[['a', 'c']]) # 选择标签为 'a' 和 'c' 的行[^4] ``` 3. **选择单列** 使用列标签选择定的一列据。 ```python print(df.loc[:, 'B']) # 选择列 'B' 的所有值[^4] ``` 4. **选择多列** 使用一个包含多个列标签的列表来选择多列。 ```python print(df.loc[:, ['A', 'C']]) # 选择列 'A' 和 'C' 的所有值[^4] ``` 5. **选择定单元格** 使用行标签和列标签组合来选择定单元格。 ```python print(df.loc['b', 'C']) # 选择行 'b' 和列 'C' 的单元格 ``` 6. **使用布尔索引** 根据条件筛选据。 ```python print(df.loc[df['A'] > 2]) # 筛选列 'A' 大于 2 的行[^1] ``` 7. **新增列** 在指定行索引处新增列。 ```python for index, row in df.iterrows(): df.loc[index, 'D'] = row['A'] * 2 # 新增列 'D',其值为列 'A' 的两倍[^3] ``` #### 注意事项 - `loc` 的索引必须是明确的标签或布尔条件,不能使用整位置索引。如果需要基于整位置进行选择,请使用 `iloc`[^4]。 ---
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