这篇文章给大家介绍利用pandas赋值出现失败如何解决，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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', 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()
关于利用pandas赋值出现失败如何解决就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
