这篇文章主要介绍了详解pandas赋值失败问题解决，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一、pandas对整列赋值
这个比较正常，一般直接赋值就可以:
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3<p style="color:transparent">来源gao!daima.com搞$代!码网</p>', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) x['A'] = ['10', '11', '12', '13', '14']
二、pandas对非整列赋值
1、用单个值赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x[index]['A'] = 100
是不是很奇怪，没有赋值成功！！
2、用多个值赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x[index] = [100, 200]
报错了！！提示说，要用.loc赋值，那我们试一下。
3、.loc赋值
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = [100, 200]
报错，这是因为shape原因。
x.loc[index, ['A']] = [['100'], ['200']]
三、用数据的另外一列赋值
1、错误方式
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''], 'B': ['4', '5', '6', '7', '']}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']]
正确方式
x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', '', ''], 'B': ['4', '5', '6', '7', '']}) index = x['A'].isna() x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']].copy().values.tolist()
到此这篇关于详解pandas赋值失败问题解决的文章就介绍到这了,更多相关pandas赋值失败内容请搜索gaodaima搞代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持gaodaima搞代码网！
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