在数据分析领域，电子表格的使用很常见，尤其是在处理柱状格式的结构化数据时。 在 Python 中处理电子表格数据的流行库之一是 Pandas。 这个功能强大的库允许开发人员轻松读取、操作和导出表格数据。 在本文中，我们将关注一个特定的问题：使用 Pandas 按列名更新工作表中的单元格。 我们将深入探讨解决方案，然后逐步解释代码，最后讨论 Pandas 中的相关概念和功能，例如使用索引和选择数据。 那么，让我们开始吧。
使用 Pandas 按列名更新单元格
要按列名更新工作表中的单元格，我们首先需要安装 Pandas 库（如果尚未使用以下命令安装）：
!pip install pandas
安装 Pandas 后，让我们概述按列名称更新工作表中单元格的步骤：
1. 将工作表加载到 DataFrame 对象中。
2. 访问我们要更新的单元格。
3. 通过分配新值修改所需的单元格。
4. 将 DataFrame 对象保存回工作表。
这是一个代码片段，用一个简单的例子演示了解决方案：
import pandas as pd
# Load data from a CSV file into a DataFrame object
df = pd.read_csv('your_spreadsheet.csv')
# Access and update the desired cells - let's update column 'Age' by adding 1 to each value
df['Age'] = df['Age'] + 1
# Save the updated DataFrame back to the CSV file
df.to_csv('your_updated_spreadsheet.csv', index=False)
了解守则
第一步是在别名 `pd` 下导入 Pandas 库。 接下来，我们必须使用 pd.read_csv() 函数将 CSV 文件中的数据加载到 DataFrame 对象中，并指定输入文件名（“your_spreadsheet.csv”）。
现在是问题的主要部分：访问和更新所需的单元格。 在此示例中，我们希望通过向列中的每个值添加 1 来更新“年龄”列。 我们通过简单地将 1 添加到 'Age' 列来完成此操作，该列可使用语法“df['Age']”访问。 此代码将对“年龄”列中的每个项目执行逐元素加法 1。
最后，我们使用带有输出文件名（“your_updated_spreadsheet.csv”）的“df.to_csv()”函数将更新后的 DataFrame 保存回 CSV 文件。 `index=False` 参数用于避免将行号写入输出文件。
Pandas 索引和选择数据
Pandas 在很大程度上依赖于索引的概念来选择和操作数据。 默认情况下，当从文件加载数据时，Pandas 分配一个 数字索引 到 DataFrame 的每一行，从 0 开始。在 Pandas 中处理数据时，了解不同的方式非常重要 选择和过滤数据 基于索引值或列名。
例如，要选择一个或多个特定行，您可以使用 iloc 索引器，它允许您根据整数索引访问行：
# Select the first row of the DataFrame first_row = df.iloc[0] # Select rows 1 to 3 (excluding 3) rows_1_to_2 = df.iloc[1:3]
当您需要根据特定条件更新单元格时，例如仅更新另一列（例如，“城市”）具有特定值的那些行的“年龄”列，您可以使用布尔索引：
# Update the 'Age' column by adding 1, only for rows where 'City' is equal to 'New York' df.loc[df['City'] == 'New York', 'Age'] = df['Age'] + 1
在此示例中，“loc”索引器用于根据布尔条件选择行，然后更新“年龄”列。
请记住，这只是在 Pandas 中处理数据时的冰山一角。 该库提供了大量功能和技术来有效地操作、分析和可视化您的数据。 了解基础知识，例如按列名更新工作表中的单元格，为将来处理更复杂的数据结构和分析任务奠定了坚实的基础。
