如何有效地設定特定 Pandas DataFrame 單元格中的值？

依索引設定Pandas DataFrame 的特定單元格中的值

在使用Pandas 進行資料分析時，經常需要修改單一單元格的值在資料幀內。這可以使用各種方法來實現，包括 df. xs、df['列'] 和 df.at.

1。 df.xs（已棄用）

df.xs() 方法允許從 DataFrame 中選擇特定行。但是，為傳回行中的列指派值不會修改原始 DataFrame。相反，它會建立一個包含修改後的行的新 DataFrame。例如：

df.xs('C')['x'] = 10

2。 df['column']

使用 df['column'] 的鏈索引傳回指定列的視圖。為所選列指派值會直接修改原始 DataFrame。例如：

df['x']['C'] = 10

3。 df.at（建議）

在 DataFrame 中設定特定單元格值的建議方法是使用 df.at。此方法以行和列的索引為參數，直接將新值賦給指定儲存格。它修改原始 DataFrame 而不建立新的 DataFrame。

df.at['C', 'x'] = 10

效能注意事項

對於大型 DataFrame，效能變得至關重要。基準測試表明，已棄用的 df.set_value 明顯比 df['column'] 和 df.at 快。但是，由於 set_value 已被棄用，因此應該使用 df.at 作為今後推薦的方法。

結論

在 Pandas DataFrame 的特定單元格中設定值可以可以使用不同的方法來實現，每種方法都有自己的優點和性能特點。了解建立新 DataFrame 和修改現有 DataFrame 之間的差異是選擇適當方法的關鍵。為了獲得最佳效能和可維護性，建議使用 df.at，因為它直接修改原始 DataFrame，是設定單元格值的首選方法。

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