📚 Как добавить значение в ячейку pandas: простые инструкции и советы

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Новосибирск']}
df = pd.DataFrame(data)

# Добавление значения в ячейку
df.at[1, 'Возраст'] = 31

print(df)

     Имя  Возраст             Город
0   Анна       25            Москва
1  Мария       31  Санкт-Петербург
2   Иван       35       Новосибирск

Как добавить значение в ячейку Pandas

Добро пожаловать! Если вы учитесь работать с библиотекой Pandas в Python, вы, вероятно, уже знаете, как важно уметь манипулировать значениями в ячейках датафрейма. В этой статье мы рассмотрим различные способы добавления значений в ячейку Pandas с помощью примеров кода.

1. Использование метода loc

Метод loc позволяет обращаться к отдельным значениям в датафрейме по меткам строк и столбцов. Чтобы добавить значение в определенную ячейку, вы можете использовать метод loc, указав имя столбца и индекс строки, а затем просто присвоить новое значение.

import pandas as pd

# Создание датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']})

# Добавление значения в ячейку
df.loc[1, 'Возраст'] = 31
print(df)

В этом примере мы использовали метод loc для добавления значения 31 в ячейку во второй строке столбца "Возраст". Результат будет выглядеть следующим образом:

     Имя  Возраст             Город
0    Анна       25            Москва
1  Мария       31  Санкт-Петербург
2   Иван       35            Казань

2. Использование метода at

Метод at является оптимизированной версией метода loc для доступа к отдельным значениям в датафрейме. Он работает быстрее, но может использоваться только для доступа к одной ячейке за раз. Чтобы добавить значение в ячейку с помощью метода at, вы должны указать индексы строк и столбцов в виде отдельных аргументов.

import pandas as pd

# Создание датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']})

# Добавление значения в ячейку
df.at[1, 'Возраст'] = 31
print(df)

В приведенном примере мы использовали метод at для добавления значения 31 в ячейку во второй строке столбца "Возраст". Результат будет таким же, как и при использовании метода loc:

     Имя  Возраст             Город
0    Анна       25            Москва
1  Мария       31  Санкт-Петербург
2   Иван       35            Казань

3. Использование метода iat

Метод iat, аналогично методу at, предназначен для доступа к конкретным значениям в датафрейме. Однако, в отличие от метода at, метод iat использует целочисленные индексы строк и столбцов. Чтобы добавить значение в ячейку с помощью метода iat, вы должны указать целочисленные индексы строк и столбцов в виде отдельных аргументов.

import pandas as pd

# Создание датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']})

# Добавление значения в ячейку
df.iat[1, 1] = 31
print(df)

В этом примере мы использовали метод iat для добавления значения 31 в ячейку во второй строке столбца с индексом 1 (столбец "Возраст"). Результат будет таким же, как и при использовании методов loc и at:

     Имя  Возраст             Город
0    Анна       25            Москва
1  Мария       31  Санкт-Петербург
2   Иван       35            Казань

В завершение, мы рассмотрели три метода, которые позволяют добавлять значения в ячейки Pandas. Методы loc, at и iat позволяют получить доступ к отдельным ячейкам и присвоить им новые значения. При выборе метода следует учитывать особенности вашей работы с датафреймом и требования к производительности. Успехов вам в работе с Pandas!