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 。
【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】
文章插图
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操作方法就是，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 pddata = pd.read_excel('some_chaneg.xlsx')data1 = datadata1.iloc[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 = datadata3.replace('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结构本身来操作的 。
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 。
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