如何通过索引有效地设置 Pandas DataFrame 单元格中的值？

按索引设置 Pandas DataFrame 单元格中的值

要根据其索引在 Pandas DataFrame 中设置特定单元格值，请考虑以下内容:

使用 df.set_value(索引, 列, value)

df.set_value() 允许您使用索引直接为单元格分配值。但是，请注意，此方法将被弃用。

# Correct way:
df.set_value('C', 'x', 10)

使用 df.at[index, column] = value

首选替代方法是使用 df .at[] 直接更新单元格值。此方法效率更高，并且提供更简洁的语法。

df.at['C', 'x'] = 10

使用链式索引

注意：虽然它看起来可能很直观使用链式索引来设置单元格值（例如，df.xs('C')['x'] = 10)，该方法仅修改行或列的副本。要直接修改原始 DataFrame，请使用 df.set_value() 或 df.at[]。

为什么链式索引失败

链式索引（例如 df. xs('C')['x'] = 10) 创建一个新的 DataFrame 对象，并引用原始数据帧 数据。对此新对象所做的分配不会传播到原始 DataFrame。

性能

基准显示 df.set_value() 是最快的选项，其次是 df' x' = 10 且 df.at['C', 'x'] = 10。但是，性能差异可能会有所不同，具体取决于DataFrame 大小和复杂性。

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