python中set（）函数的⽤法
_PythonPandasdataframe.set_v。。。
Python是进⾏数据分析的⼀种出⾊语⾔，主要是因为以数据为中⼼的python软件包具有奇妙的⽣态系统。 Pandas是其中的⼀种，使导⼊和分析数据更加容易。
Pandas dataframe.set_value()函数将单个值放在传递的列和索引处。它以轴标签为输⼊，并以标量值放置在 DataFrame 中的指定索引处。替代此功能的是.at[]或者.iat[]。
⽤法：DataFrame.set_value(index, col, value, takeable=False)
参数：
index: row label
col: column label
value: scalar value
takeable: interpret the index/col as indexers, default False
返回：frame：DataFrame如果包含标签对，将引⽤调⽤DataFrame，否则将引⽤⼀个新对象
范例1：采⽤set_value()函数将数据帧中的值设置为特定索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]})
# Print the dataframe
df
让我们使⽤dataframe.set_value()⽤于设置特定索引值的函数。
# set value of a cell which has index label "2" and column label "B"
df.set_value(2, 'B', 100)
输出：
范例2：采⽤set_value()⽤于设置 DataFrame 中不存在的索引和列的值的函数。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]})
# Print the dataframe
df
让我们使⽤dataframe.set_value()⽤于设置特定索引值的函数。
# set value of a cell which has index label "8" and column label "8" df.set_value(8, 8, 1000)
输出：
value函数什么意思请注意，对于 DataFrame 中不存在的⾏和列，已插⼊新的⾏和列。

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