指定されたセルのデータを変更する方法は、パンダを使ってやり方がありますか?

Pandas DataFrame内の特定のセルデータを変更する場合は、.at、.iat、.loc、または.iloc属性を使用できます。次に、これらの属性を使用した例を示します:

  1. .at属性を使用すると、行ラベルと列ラベルを指定してセルを特定し、新しい値を設定することができます。例えば:
import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 .at 设置指定单元格的值
df.at[0, 'A'] = 10

print(df)

出力結果:

    A  B  C
0  10  4  7
1   2  5  8
2   3  6  9
  1. .loc属性を使用すると、行のインデックスと列のラベルを指定してセルを特定し、新しい値を設定することができます。例えば、
import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 .loc 设置指定单元格的值
df.loc[0, 'A'] = 10

print(df)

出力結果は上記の例と同じです。

  1. .iat属性を使用すると、行インデックスと列インデックスを使用してセルを特定し、新しい値を設定できます。例:
import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 .iat 设置指定单元格的值
df.iat[0, 0] = 10

print(df)

出力結果は上記の例と同じです。

  1. .iloc属性を使用すると、行と列の整数位置を指定してセルを取得し、新しい値を設定することができます。例えば:
import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 .iloc 设置指定单元格的值
df.iloc[0, 0] = 10

print(df)

出力結果は前述の例と同じです。

必要に応じて、指定されたセルのデータを変更することができる方法は何でも使って構いません。

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