<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um den Wert einer bestimmten Zelle in einem Pandas-DataFrame festzulegen:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie der Wert der 3. Indexposition der Spalte \u201ePunkte\u201c auf 99 gesetzt wird:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der Wert an der 3. Indexposition der Spalte \u201ePunkte\u201c ge\u00e4ndert wurde und alle anderen Werte im DataFrame gleich blieben.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie den Wert mehrerer Zellen in einem Bereich gleichzeitig festlegen:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Werte in der Spalte \u201eRebounds\u201c nur dann auf 99 gesetzt werden, wenn<\/em> der Wert in der Punktespalte gr\u00f6\u00dfer als 20 ist:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass jeder Wert in der Rebounds-Spalte auf 99 ge\u00e4ndert wurde, wenn der Wert in der Punktespalte gr\u00f6\u00dfer als 20 war.<\/span><\/p>\n Alle anderen Werte blieben gleich.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere allgemeine Funktionen in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So erhalten Sie einen Zellenwert aus Pandas DataFrame<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um den Wert einer bestimmten Zelle in einem Pandas-DataFrame festzulegen: #set value at row index 0 and column ‚col_name‘ to be 99 df. at [0, ‚ col_name ‚] = 99 Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird: import […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #set value at row index 0 and column 'col_name' to be 99<\/span>\ndf. at<\/span> [0, ' col_name<\/span> '] = 99\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tpoints assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Legen Sie den Wert einer Zelle in Pandas fest<\/strong><\/span><\/h3>\n
#set value in 3rd index position and 'points' column to be 99<\/span>\ndf. at<\/span> [3, ' points<\/span> '] = 99\n\n#view updated DataFrame<\/span>\ndf\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 99 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Legen Sie den Wert mehrerer Zellen in Pandas fest<\/strong><\/span><\/h3>\n
#set values in index positions 0 to 3 in 'points' column to be 99<\/span> \ndf. at<\/span> [0:3, ' points<\/span> '] = 99\n\n#view updated DataFrame<\/span>\ndf\n\n<\/span>points assists rebounds\n0 99 5 11\n1 99 7 8\n2 99 7 10\n3 99 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Werte in Pandas bedingt festlegen<\/strong><\/h3>\n
#set values in 'rebounds' column to be 99 if value in points column is greater than 20\ndf. loc<\/span> [df[' points<\/span> ']>20, [' rebounds<\/span> ']] = 99<\/span>\n\n#view updated DataFrame\ndf<\/span>\n\npoints assists rebounds\n0 25 5 99\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 99\n6 25 9 99\n7 29 4 99\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So erhalten Sie die erste Zeile von Pandas DataFrame<\/a>
So erhalten Sie die erste Spalte von Pandas DataFrame<\/a>
So erhalten Sie den Index der Zeilen, deren Spalte mit dem Wert in Pandas \u00fcbereinstimmt<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"