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在Python中，Pandas是一個強大的數(shù)據(jù)分析庫，它可以幫助我們處理和分析大量的數(shù)據(jù)，在Pandas中，DataFrame是一個非常常用的數(shù)據(jù)結構，它類似于一個二維表格，可以存儲各種類型的數(shù)據(jù)，我們需要修改DataFrame中的單元格內容，這時候可以使用Pandas提供的多種方法來實現(xiàn)。
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以下是一些常見的修改單元格內容的方法：
1、直接賦值
最直接的方法是直接使用等號（=）為DataFrame的單元格賦值，我們有一個如下的DataFrame：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
輸出結果：
A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6
現(xiàn)在我們想要將第1行第2列的單元格值修改為9，可以直接使用等號賦值：
df.iloc[0, 1] = 9 print(df)
輸出結果：
A B 0 1 9 1 2 5 2 3 6
可以看到，第1行第2列的單元格值已經被成功修改為9。
注意：iloc是Pandas中的一個基于整數(shù)位置的索引器，它接受兩個參數(shù)，分別表示行列的位置，在上面的例子中，iloc[0, 1]表示第1行第2列的單元格。
2、使用at或iat方法
除了使用iloc方法外，我們還可以使用at或iat方法來修改單元格內容，這兩個方法的用法類似，但是它們接受的是標簽名而不是整數(shù)位置，我們想要將列名為’B’的單元格值修改為10，可以使用at方法：
df.at['B', df.index[0]] = 10 print(df)
輸出結果：
A B 0 1 10 1 2 5 2 3 6
可以看到，列名為’B’的單元格值已經被成功修改為10，注意，這里我們使用了df.index[0]來獲取第1行的索引。
我們還可以使用iat方法來實現(xiàn)相同的功能：
df.iat[0, df.columns.get_loc('B')] = 10
print(df)
輸出結果：
A B 0 1 10 1 2 5 2 3 6
可以看到，列名為’B’的單元格值已經被成功修改為10，注意，這里我們使用了df.columns.get_loc('B')來獲取列名為’B’的列索引。
3、使用loc方法修改多行或多列的值
我們需要修改多行或多列的值，此時，我們可以使用loc方法來實現(xiàn)，我們想要將列名為’A’的所有單元格值修改為7，可以使用以下代碼：
df.loc[:, 'A'] = 7 print(df)
輸出結果：
A B 0 7 10 1 7 5 2 7 6
可以看到，列名為’A’的所有單元格值已經被成功修改為7，注意，這里我們使用了:來表示所有行，以及使用了空字符串來表示所有列，由于我們是直接賦值給整個列，因此不需要指定具體的行索引，同樣地，我們也可以使用類似的方法來修改多行的值，我們想要將第2行到第4行的所有單元格值修改為8，可以使用以下代碼：
df.loc[1:3, 'A'] = 8; df.loc[1:3, 'B'] = 8; print(df) *
名稱欄目：pandas修改單元格內容
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