修改DataFrame中指定行数据的内容（Python实现）

最新推荐文章于 2024-05-22 15:11:14 发布

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文章标签： python pandas 开发语言

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本文介绍了在Python中如何修改DataFrame指定行的数据内容，通过示例展示了使用loc和iloc方法进行数据修改，并验证修改后的结果。

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修改DataFrame中指定行数据的内容（Python实现）

在进行数据处理时，经常会遇到需要修改DataFrame中某个特定行的数据内容的情况。本文将介绍如何使用Python来实现这一操作。

我们先创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

data = {
   'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve',

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获取DataFrame中指定间隔的数据行 Python

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09-22

408

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293

通过以上步骤，我们成功地使用endswith函数筛选了DataFrame中指定数据列的结束内容为指定内容的所有数据行。这行代码的含义是：选择DataFrame中’Email’列以’.com’结尾的所有数据行，并将结果赋值给filtered_df变量。下面是详细的步骤和示例代码，演示如何使用endswith函数来筛选DataFrame中指定数据列的结束内容为指定内容的所有数据行。使用Python中的endswith函数筛选DataFrame中指定数据列以特定内容结尾的所有数据行。步骤1: 导入所需的库。

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微信公众号（年更选手）：数据闲逛人 | Github开源项目：数分/数挖study路线 https://github.com/jc-dian/python_data_analysis

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有两个方向的标签轴，分别是行标签和列标签。每一列的标签值允许使用不同的数据类型。结构的行数、列数允许增加或者删除。2.修改DataFrame中的数据。表格型的数据结构，具有行和列。可以对行和列执行算术运算。每个数据值都可以被修改。

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pandas DataFrame的修改方法(值、列、索引)

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对于DataFrame的修改操作其实有很多，不单单是某个部分的值的修改，还有一些索引的修改、列名的修改，类型修改等等。我们仅选取部分进行介绍。一、值的修改 DataFrame的修改方法，其实前面介绍loc方法的时候介绍了一些。 1、 loc方法修改 loc方法实际上是定位某个位置的数据的，但是定位完以后就可以对此位置的数据进行修改，使用此方法可以对DataFrame进行的修改如下： 1.对某行、某N行进行修改； 2.对某列、某N列进行修改； 3.对横坐标为某行或某N行，纵坐标为某列或者某N列的数据进行修改；可以看出基本用loc方法我们对DataFrame可以进行任意修改了。 1.1 对某行

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对于DataFrame的修改操作其实有很多，不单单是某个部分的值的修改，还有一些索引的修改、列名的修改，类型修改等等。我们仅选取部分进行介绍。可以看到，所谓的修改首先要能选择修改的位置，即定位，然后对确定好的位置进行重新赋值，所以我们学会了如何选择数据，也就基本能修改此处的数据。这种方法是比较推荐的，通过rename方法，注意参数inplace=True的时候，才能真正的在原来的DataFrame上进行修改。可以看出具体的方法就是用loc方法，对某行或者某N行进行定位，然后赋予合适的格式的值就可以了。

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后来发现有更方便的方法。

pandas使用fillna函数填充dataframe中指定数据列的缺失值

03-22

可以使用以下代码来填充dataframe中指定数据列的缺失值： ```python import pandas as pd # 创建一个示例dataframe df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}) # 使用fillna函数填充缺失值 df['B'].fillna(value=0, inplace=True) # 打印填充后的dataframe print(df) ``` 这里的代码将dataframe中的'B'列中的缺失值填充为0。如果需要填充其它列的缺失值，只需要将代码中的'B'替换为相应的列名即可。