インデックスを使用してpandas Data Frameの特定のセルに値を設定します.

本論文は以下の通りである:Set value for particular cell in pandas DataFrame using index
I've created a Pandas Data Frame Pandas Data Frameを作成しました

df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y'])

そしてこれを手に入れた

x    y
A  NaN  NaN
B  NaN  NaN
C  NaN  NaN

Then I want to assign value to particular cell, for example for row 'C' and column 'x'. 次に、行「C」や列「x」など、特定のセルに値を割り当てます.I've expected to get such result:私はこのような結果を期待しています.

x    y
A  NaN  NaN
B  NaN  NaN
C  10  NaN

with this code:このコードを使用:

df.xs('C')['x'] = 10

but contents of df haven't changed. しかしdf内容は変わらなかった.It's again only NaN s in DataFrame. 再びDataFrameのNaNのみです.
Any suggestions? 何かアドバイスはありますか?
1階
参照先:https://stackoom.com/question/w4xU/インデックスを使用してpandas-DataFrameの特定のセルに値を設定します.
2階
RukTech's answer , df.set_value('C', 'x', 10) , is far and away faster than the options I've suggested below. RukTechの答えdf.set_value('C', 'x', 10)は、私が以下で提案した選択肢よりずっと速いです.However, it has been slated for deprecation . しかし、淘汰された.
Going forward, the recommended method is .iat/.at . 将来を展望して、おすすめの方法は.iat/.atです.
Why df.xs('C')['x']=10 does not work:なぜdf.xs('C')['x']=10が機能しないのか:df.xs('C') by default,returns a new dataframe with a copy of the data,so df.xs('C')デフォルトでは、データコピー付きの新しいデータdf.xs('C')が返されるため、

df.xs('C')['x']=10

modifies this new dataframe only. この新しいデータ・ボックスのみを変更します.df['x'] returns a view of the df dataframe,so df['x']はdfデータフレームのビューを返すので、

df['x']['C'] = 10

modifies df itself. df自体を修正します.
Warning : It is sometimes difficult to predict if an operation returns a copy or a view. 警告:操作がコピーまたはビューに戻るかどうかを予測するのは難しい場合があります.For this reason the docs recommend avoiding assignments with "chained indexing". したがって、ドキュメントでは、「リンクインデックス」を使用して値を割り当てることは避けることをお勧めします.
So the recommended alternative isですので推奨される代替方法は

df.at['C', 'x'] = 10

which does modify df . 確かにdfを修正します.

In [18]: %timeit df.set_value('C', 'x', 10)
100000 loops, best of 3: 2.9 µs per loop

In [20]: %timeit df['x']['C'] = 10
100000 loops, best of 3: 6.31 µs per loop

In [81]: %timeit df.at['C', 'x'] = 10
100000 loops, best of 3: 9.2 µs per loop

#3階
The recommended way(according to the maintainers)to set a value is:推奨方法(メンテナンス者による)は:

df.ix['x','C']=10

Using 'chained indexing' ( df['x']['C'] ) may lead to problems. チェーンインデックス(df['x']['C'])を使用すると、問題が発生する可能性があります.
See:表示:

https://stackoverflow.com/a/21287235/1579844 https://stackoverflow.com/a/21287235/1579844

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/indexing.html#indexing-view-versus-copy http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/indexing.html#indexing-view-versus-copy

https://github.com/pydata/pandas/pull/6031 https://github.com/pydata/pandas/pull/6031

#4階
Update: The .set_value method is going to be deprecated . 更新:.set_valueメソッドは推奨されません..iat/.at are good replacements,unfortunately pandas provides little documentation .iat/.atは良い代替品で、残念ながらパンダが提供する書類は少ないです
The fastest way to do this is using set_value . 一番早い方法はset_を使うことですvalue . This method is ~100 times faster than .ix method. この方法は.ix方法より100倍速い.For example:例:df.set_value('C', 'x', 10)
#5階df.loc[row_index,col_indexer] = valueを使用してみます
#6階
This is the only thing that worked for me! これは私に役に立つ唯一のものです!

df.loc['C', 'x'] = 10

Learn more about .loc here . .locの詳細については、ここで説明します.