“Dataframe批量修改数据怎么做？Python如何批量修改Dataframe数据方法是什么”的全部内容了，希望对你有所帮助<p><h3>Pandas3——excel行、列、单元格<h3><p><p

Dataframe是python第三方库pandas才能够创建出来的一种数据结构，而该结构是以行列表格形式而存在，很多xlsx文件或者csv文件都是用该库方法读取并且转为此类型的。本文要介绍的内容就是Dataframe批量修改数据的几个方法，一起往下看看吧。



一、iloc和切片

df对象有一个属性叫做iloc，它能够以切片方式使用并且获取到指定行列单元格的数据或赋值。那么用它来批量修改数据的 *** 作方法就是，在逗号左右两边都传入用冒号分隔表示索引位置的参数，详细代码示例如下所示：

import pandas as pd

data = pdread_excel('some_chanegxlsx')

data1 = data

data1iloc[2:5,3:] = 0

在上面示例之中iloc属性切片第一个参数表示的就是行索引，2:5就是取这两个索引数之间表示的列，也就是345行。而3:的意思则是获取索引从3开始之后的全部列，所以以上代码运行之后就是会将45列和345行位置上的数据全部修改成0值。

二、replace()函数

在python内置的数据类型str之中也是有该方法存在的，它的作用就是将序列之中某一个值替换成另外一个值。那么在Dataframe对象上调用该方法则是会自动将整个数据结构进行检查来找到所有的指定值，然后再将这个指定值修改为所需要的值，代码示例如下所示：

data3 = data

data3replace('ge', 'ng', inplace=True)

以上代码运行之后就是会将df对象内所有ge字符串修改成ng字符串，并且是直接对df结构本身来 *** 作的。

以上就是关于“Dataframe批量修改数据怎么做？Python如何批量修改Dataframe数据方法是什么”的全部内容了，希望对你有所帮助

数据框DataFrame提出一列（假设名为OneColumn）之后，用DataFrame$OneColumn或者DataFrame[, "OneColumn"]或DataFrame[["OneColumn"]]，在默认值drop=True情况下会自动退化为向量。如果用DataFrame["OneColumn"]则提取的为仅有OneColumn列的数据框，其实质仍为列表。

R语言的对象（Objects）主要包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。

向量（vector）是R语言中最基本的数据类型，执行组合功能的函数c()可用来创建向量。

数据框（Data Frames）是一种特殊的列表，其中所用元素长度都相等，列表中的每个元素都可以看作一列，每个元素的长度可以看作行数。

取行、列和单元格的几种常用方式：

DataFrame[ 列名 ]： 取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。

DataFrame列名： 只用于取单列，不能用于行。

DataFrame[ i:j ]： 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。

DataFrameloc[行名,列名]： 用对象的loc[]方法实现各种取数据方式。

DataFrameiloc[行下标,列下标]： 用对象的iloc[]方法实现各种取数据方式。

DataFrame[criteria]：criteria数据筛选规则

DataFrameat[行,列]:获取第0行，第a列的值，即：index=0，columns='a'

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读取数据集：

选取指定的列：选取 DataFrame 的 Age 列。

选取指定的多个列，使用列表索引传入多个列的名称即可：

选取 DataFrame 的 Name 列和 Age 列：

选取 DataFrame 的指定行，有如下两种方式：

选取第一行数据：

使用位置切片，选取前五行内容：

使用位置切片，选取前五行内容的第二列和第三列内容：

首先，为 DataFrame 设置标签索引：将 Name 列设置为索引：

选取标签索引为 'Wirz, Mr Albert' 的行：

使用标签切片选取指定的 DataFrame 行和列：

df['Fare'] > 30 将返回一个布尔类型的 Series ：

该布尔类型的 Series 可以作为布尔索引传入 DataFrame ：

选取所有 Fare 列大于 30 的 DataFrame 行：

布尔索引也可以配合标签索引，选取指定的 DatFrame 区域：

此外，调用布尔型 Series 的 sum 方法可以获取满足该布尔条件的记录数量：

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