x.iloc[1]['x'] 和 x['x'].iloc[1] 有什么区别

Question

我无法使用 x.iloc[1]['x']=16 将 np.nan 的值更改为 16，但我可以使用 x['x' 更改它.iloc[1]=16。为什么？这两个表达式有什么区别？

x = pd.DataFrame({'x': [1, np.nan, 3], 'y': [3, 4, 5]})

x.iloc[1]['x']=16

print(x.iloc[1]['x'])

nan

---

x['x'].iloc[1]=16

print(x.iloc[1]['x'])

16.0

Answer 1

欢迎使用 Whosebug 评论中提供的答案是明确和充分的。

iloc 是一个很棒的工具，如果您想按自己的方式使用它，我想补充一点，您必须首先将要在其上的列传递给 select 行。在数据帧上循环以更改值的示例：

import pandas as pd 

d = {'col1': [1, 2,'np.nan',4,5], 'col2': ['A','B','C','D','E']}
df = pd.DataFrame(data=d)

     col1 col2
0       1    A
1       2    B
2  np.nan    C
3       4    D
4       5    E


for i in range(len(df)):
    if df['col1'].iloc[i] == "np.nan":
            df['col1'].iloc[i] = 16 

print(df)
   col1 col2
0     1    A
1     2    B
2    16    C
3     4    D
4     5    E

Answer 2

避免链式索引

如评论中所述，您的两种选择都不能保证有效。 documentation 解释推理和基本原理。

一个有效而另一个无效的事实不值得研究，因为这些实施细节可能会发生变化。

对于标量，您应该使用iat设置值按整数位置或at按标签 .

iat 用于整数位置的标量设置

x.iat[1, x.columns.get_loc('x')] = 16

at 通过标签设置标量

x.at[x.index[1], 'x'] = 16

如果你的数据帧索引是常规的pd.RangeIndex，最后的赋值可以简化：

x.at[1, 'x'] = 16