pandas中是否有函數語法來設置基於整數位置的一系列值？

Question

說我有系列pd.Series({'a':1,'b':2','c':3})，我想編輯第一個值，我可以撥打pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}).set_value('a',0)。

是否有類似的函數可以接受整數位置而不是索引標籤？

I.e.我想這樣做

s = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}).set_value(0,0) 

也有辦法使這不會改變原始數據幀。我想我想要的是DataFrame.assign精神上的東西，但它是按行進行操作的。

Answer 1

您可以通過設置takeable=True來使用數字索引。

s = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}).set_value(0,0, takeable=True) 

Answer 2

set_value變異原來的熊貓數據幀或系列：

ser = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}) 
new_ser = ser.set_value(0,0) 

print(new_ser is ser) 
True 

您必須手動創建一個副本：

ser = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}) 
new_ser = ser.copy() 
new_ser.set_value(0,0) 

print(new_ser is ser) 
False 

要通過自己的索引位置設定值，則可以@Batman指出，使用set_value時可帶= True。您也可以使用它明確設計的指數位置與參照值iat（在指數）：

# create copy and set value via iat 
new_ser = ser.copy() 
new_ser.iat[0] = 0 

性能在這個例子set_value好一點：

%%timeit 
new_ser = ser.copy() 
new_ser.set_value(0,0, takeable=True) 
10000 loops, best of 3: 53.4 µs per loop 

---

%%timeit 
new_ser = ser.copy() 
new_ser.iat[0] = 0 
10000 loops, best of 3: 63.6 µs per loop