“Dataframe批量修改数据怎么做？Python如何批量修改Dataframe数据方法是什么”的全部内容了，希望对你有所帮助<p><p>以上就是关于Pandas to_dict() 函数基本语法

函数种只需要填写一个参数： orient 即可 ，但对于写入orient的不同，字典的构造方式也不同，官网一共给出了6种，并且其中一种是列表类型：

六种构造方式所处理 DataFrame 数据是统一的，如下：

to_dict('list') 时，构造好的字典形式：{第一列的列名:{第一行的行名：value值，第二行行名，value值}，}；

orient = 'dict 可以很方面得到 在 某一列 对应的行名与各值之间的字典数据类型，例如在源数据上面我想得到在 col_1 这一列行名与各值之间的字典，直接在生成字典查询列名为 col_1 ：

生成字典中 key 为各列名， value 为各列对应值的列表

orient = 'list' 时，可以很方面得到 在 某一列 各值所生成的列表集合，例如我想得到 col_2 对应值得列表：

orient ='split' 得到三个键值对，列名、行名、值各一个， value 统一都是列表形式；

orient = 'split' 可以很方面得到 DataFrame数据表 中全部 列名或者行名 的列表形式，例如我想得到全部列名：

注意的是， orient ='records' 返回的数据类型不是 dict ; 而是 list 列表形式，由全部列名与每一行的值形成一一对应的映射关系:

这个构造方式的好处就是，很容易得到 列名与某一行值形成得字典数据；例如我想要第2行 {column:value} 得数据：

orient ='index' 与 21 用法刚好相反，求某一行中列名与值之间一一对应关系(查询效果与25相似)：

数组、列表或元组构成的字典构造dataframe

Series构成的字典构造dataframe

字典构成的字典构造dataframe

2D ndarray 构造dataframe

字典构成的列表构造dataframe

Series构成的列表构造dataframe

字典类

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

array([[ 1, 5, 9],

[ 2, 6, 10],

[ 3, 7, 11],

[ 4, 8, 12]], dtype=int64)

2Series构成的字典构造dataframe

3字典构成的字典构造dataframe

列表类

12D ndarray 构造dataframe

2字典构成的列表构造dataframe

31 T转置

32 通过列索引获取列数据（Series类型）

33 增加列数据

34 删除列

pandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这么说你可能无法从感性上认识它，举个例子，你大概用过Excel，而它也是一种数据组织和呈现的方式，简单说就是表格，而在在pandas中用DataFrame组织数据，如果你不print DataFrame，你看不到这些数据，下面我们来看看DataFrame是如何使用的。

首先是引入pandas和numpy，这是经常配合使用的两个包，pandas依赖于numpy，引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块

先创建一个时间索引，所谓的索引（index)就是每一行数据的id，可以标识每一行的唯一值

为了快速入门，我们看一下如何创建一个6X4的数据：randn函数用于创建随机数，参数表示行数和列数，dates是上一步创建的索引列

我们还可以使用字典来创建数据框，例如创建一个列名为A的数据框，索引是自动创建的整数

这又是一个字典创建DataFrame的例子

假如字典内的数据长度不同，以最长的数据为准，比如B列有4行：

可以使用dtypes来查看各行的数据格式

接着看一下如何查看数据框中的数据，看一下所有的数据

使用head查看前几行数据（默认是前5行），不过你可以指定前几行

查看前三行数据

使用tail查看后5行数据

查看数据框的索引

查看列名用columns

查看数据值，用values

查看描述性统计，用describe

使用type看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型——DataFrame数据

使用T来转置数据，也就是行列转换

对数据进行排序，用到了sort，参数可以指定根据哪一列数据进行排序。

好了，这篇入门教程到这里，后面还有很多，希望有志同道合的朋友一起交流学习，有什么说的不对的地方，请批评指正。

直接上实例：

df = pdDataFrame(nprandomrandn(5,3),index = list('abcde'),columns = ['one','two','three']) #创建一个数据框

df 内容

获取所有的列名，并形成列表：list(dfkeys())

获取所有的行名，并形成列表：list(dfindex)

如果要获得某一个元素的具体位置可以使用：npwhere("条件")，如：npwhere(df >0)

第一个arrary代表第几行，第二个代表第几列。

如，如何条件的元素存在在：第一行第三列，第三行第一列，

Dataframe是python第三方库pandas才能够创建出来的一种数据结构，而该结构是以行列表格形式而存在，很多xlsx文件或者csv文件都是用该库方法读取并且转为此类型的。本文要介绍的内容就是Dataframe批量修改数据的几个方法，一起往下看看吧。



一、iloc和切片

df对象有一个属性叫做iloc，它能够以切片方式使用并且获取到指定行列单元格的数据或赋值。那么用它来批量修改数据的 *** 作方法就是，在逗号左右两边都传入用冒号分隔表示索引位置的参数，详细代码示例如下所示：

import pandas as pd

data = pdread_excel('some_chanegxlsx')

data1 = data

data1iloc[2:5,3:] = 0

在上面示例之中iloc属性切片第一个参数表示的就是行索引，2:5就是取这两个索引数之间表示的列，也就是345行。而3:的意思则是获取索引从3开始之后的全部列，所以以上代码运行之后就是会将45列和345行位置上的数据全部修改成0值。

二、replace()函数

在python内置的数据类型str之中也是有该方法存在的，它的作用就是将序列之中某一个值替换成另外一个值。那么在Dataframe对象上调用该方法则是会自动将整个数据结构进行检查来找到所有的指定值，然后再将这个指定值修改为所需要的值，代码示例如下所示：

data3 = data

data3replace('ge', 'ng', inplace=True)

以上代码运行之后就是会将df对象内所有ge字符串修改成ng字符串，并且是直接对df结构本身来 *** 作的。

以上就是关于“Dataframe批量修改数据怎么做？Python如何批量修改Dataframe数据方法是什么”的全部内容了，希望对你有所帮助

以上就是关于Pandas to_dict() 函数基本语法全部的内容，包括:Pandas to_dict() 函数基本语法、3.2Series和DateFrame的基本用法、如何用python读取mysql的数据,再进行机器学习建模转化为dateframe吗然后咋处理等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！