如何替換pandas數據框中給定列的第n行中的值？

Question

首先，我從.csv文件創建一個數據幀大熊貓：

df1 = pd.read_csv(infile1, sep=",", usecols=cols, header=0, names=["Timestamp","x"]) 

第二，我做print df1.head()產生：

 Timestamp  x 
0 1491894899989 15424 
1 1491894899984 15424 
2 1491894899979 15488 
3 1491894899974 15488 
4 1491894899969 15488 

然後，做print int(df1.x.iloc[[0]].values)產量15424。

現在，我想替換x的iloc[[0]]值。

該行df1.x.iloc[[0]].values == 88沒有辦法，因爲print int(df1.x.iloc[[0]].values)仍然產生15424而不是88。

如何替換熊貓數據框中給定列的第n行中的值？

Answer 1

嘗試更換雙等號（比較運算）與單個等號（賦值運算符）：

df1.x.iloc[[0]].values = 88 

邊注：在我的測試中，它是沒有必要換行索引0在這種情況下列表括號中，也沒有必要將新值分配給.values。我得到相同的結果與上面這行：

df1.x.iloc[0] = 88 

也許有人有更多大熊貓的經驗可以在權衡

可運行測試用例：

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({'col1': ['asdf']*5}) 
df.col1.iloc[0] = 'jkl' 
df 
# output: 
#  col1 
# 0 jkl 
# 1 asdf 
# 2 asdf 
# 3 asdf 
# 4 asdf