在引用列名和行号的同时更新数据框的元素

Question

我有 R 背景，习惯于使用以下语法从数据帧中检索值：

r_dataframe$some_column_name[row_number]

我可以通过以下语法为数据框分配一个值：

r_dataframe$some_column_name[row_number] <= some_value

或没有箭头：

r_dataframe$some_column_name[row_number] = some_value

例如：

#create R dataframe data
employee <- c('John Doe','Peter Gynn','Jolie Hope')
salary <- c(21000, 23400, 26800)
startdate <- as.Date(c('2010-11-1','2008-3-25','2007-3-14'))
employ.data <- data.frame(employee, salary, startdate)

#print out the name of this employee
employ.data$employee[2]

#assign the name
employ.data$employee[2] <= 'Some other name'

我现在正在学习一些Python，据我所知，从 pandas 数据框中检索值的最直接的方法是：

pandas_dataframe['SomeColumnName'][row_number]

我可以看到与 R 的相似之处。

然而，令我困惑的是，当涉及到修改/分配 pandas 数据框中的值时，我需要将语法完全更改为：

pandas_dataframe.at[row_number, 'SomeColumnName'] = some_value

阅读这段代码需要更加集中注意力，因为列名和行号已经改变了顺序。

这是执行这对操作的唯一方法吗？是否有更合乎逻辑的方法来做到这一点，尊重列名和行号顺序的一致使用？

Answer 1

如果我正确理解你的意思，正如 @sammywemmy 提到的，你可以使用.loc和.iloc来获取/更改任何行和列中的值。
如果数据帧行的顺序发生变化，您必须定义index通过其索引获取每一行（数据点），即使顺序已更改。
就像下面这样：

df = pd.DataFrame(index=['a', 'b', 'c'], columns=['time', 'date', 'name'])

现在您可以通过索引获取第一行：

df.loc['a']     # equivalent to df.iloc[0]