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Pandas - Remplacer les valeurs basées sur l'index

Toutes mes excuses si cela a déjà été demandé, je n'arrive pas à trouver de réponse.

Si je crée une trame de données comme ceci:

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 2)), columns=list('AB'))

Comment changer l'entrée dans la colonne A pour qu'elle soit le numéro 16 de la ligne 0 -15, par exemple? En d'autres termes, comment remplacer des cellules basées uniquement sur l'index?

pythonnumpypandasreplacedataframe
13
Colin O'Brien

Utilisez loc :

df.loc[0:15,'A'] = 16
print (df)
     A   B
0   16  45
1   16   5
2   16  97
3   16  58
4   16  26
5   16  87
6   16  51
7   16  17
8   16  39
9   16  73
10  16  94
11  16  69
12  16  57
13  16  24
14  16  43
15  16  77
16  41   0
17   3  21
18   0  98
19  45  39
20  66  62
21   8  53
22  69  47
23  48  53

La solution avec ix est obsolète .

36
jezrael

Une autre solution est

df.at[0:15, 'A']=16

print(df.head(20))

SORTIE :

     A   B
0   16  44
1   16  86
2   16  97
3   16  79
4   16  94
5   16  24
6   16  88
7   16  43
8   16  64
9   16  39
10  16  84
11  16  42
12  16   8
13  16  72
14  16  23
15  16  28
16  18  11
17  76  15
18  12  38
19  91   6
3
Amandeep

En plus des autres réponses, voici ce que vous pouvez faire si vous avez un liste des indices individuels:

indices = [0,1,3,6,10,15]
df.loc[indices,'A'] = 16

print(df.head(16))

Sortie:

     A  B
0   16  4
1   16  4
2    4  3
3   16  4
4    1  1
5    3  0
6   16  4
7    2  1
8    4  4
9    3  4
10  16  0
11   3  1
12   4  2
13   2  2
14   2  1
15  16  1
0
nischi