使用 Python Dataframe 修改数据：全面指南

在数据分析和操纵中，Python Dataframe 是一个不可或缺的工具。它提供了一个直观且灵活的界面，允许用户轻松地修改和处理数据。

使用 Python Dataframe 修改数据：全面指南

修改特定单元格

要修改 Dataframe 中的特定单元格，可以使用以下语法：

```python dataframe.at[行索引, 列索引] = 新值 ```

例如，要将第一行、第二列的单元格值更改为 "新值"：

```python dataframe.at[0, 1] = "新值" ```

修改整个行或列

要修改整行或整列的数据，可以使用 `loc` 和 `iloc` 方法。`loc` 方法使用行和列标签，而 `iloc` 方法使用整数索引。

例如，要将索引为 2 的行值全部更改为 "修改后的值"：

```python dataframe.loc[2] = "修改后的值" ```

要将第二列值全部更改为 "修改后的值"：

```python dataframe.iloc[:, 1] = "修改后的值" ```

插入新行或列

要插入新行，可以使用 `insert` 方法：

```python dataframe.insert(索引位置, 列名, 新数据) ```

要插入新列，可以使用 `assign` 方法：

```python dataframe.assign(新列名=新数据) ```

例如，要在第二个索引位置插入一行，其值分别为 "新行值1"、"新行值2"：

```python dataframe.insert(1, ["新行值1", "新行值2"]) ```

要在名为 "新列" 的新列中插入数据：

```python dataframe.assign(新列=np.random.randn(len(dataframe))) ```

删除行或列

要删除行或列，可以使用 `drop` 方法：

```python dataframe.drop(行或列索引) ```

例如，要删除索引为 0 的行：

```python dataframe.drop(0) ```

要删除名为 "列名" 的列：

```python dataframe.drop("列名", axis=1) ```