Pandas 数据框：结合位置和整数索引答案

【问题标题】：Pandas dataframes: Combining location and integer indexingPandas 数据框：结合位置和整数索引
【发布时间】：2016-02-29 20:31:35
【问题描述】：

我想更改数据框中的值，方法是使用整数索引（使用 iloc）对行进行寻址，并使用位置索引（使用 loc）对列进行寻址。

有没有办法把这两种方法结合起来？我相信这就像说，我想要这个数据框的第 320 行和标题为“columnTitle”的列。这可能吗？

【问题讨论】：

抱歉你在df['column Title'].iloc[319] = some_val之后吗？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

IIUC你可以直接在专栏上拨打iloc：

In [193]:
df = pd.DataFrame(columns=list('abc'), data = np.random.randn(5,3))
df

Out[193]:
          a         b         c
0 -0.810747  0.898848 -0.374113
1  0.550121  0.934072 -1.117936
2 -2.113217  0.131204 -0.048545
3  1.674282 -0.611887  0.696550
4 -0.076561  0.331289 -0.238261

In [194]:
df['b'].iloc[3] = 0
df

Out[194]:
          a         b         c
0 -0.810747  0.898848 -0.374113
1  0.550121  0.934072 -1.117936
2 -2.113217  0.131204 -0.048545
3  1.674282  0.000000  0.696550
4 -0.076561  0.331289 -0.238261

【讨论】：

【解决方案2】：

ix 支持基于混合整数和标签的访问。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('ABC'))
>>> df
          A         B         C
0 -0.473002  0.400249  0.332440
1 -1.291438  0.042443  0.001893
2  0.294902  0.927790  0.999090
3  1.415020  0.428405 -0.291283
4 -0.195136 -0.400629  0.079696

>>> df.ix[[0, 3, 4], ['B', 'C']]
          B         C
0  0.400249  0.332440
3  0.428405 -0.291283
4 -0.400629  0.079696

df.ix[[0, 3, 4], ['B', 'C']] = 0

>>> df
          A         B         C
0 -0.473002  0.000000  0.000000
1 -1.291438  0.042443  0.001893
2  0.294902  0.927790  0.999090
3  1.415020  0.000000  0.000000
4 -0.195136  0.000000  0.000000

【讨论】：

ix 现已弃用。