下面是关于pandas DataFrame修改方法的完整攻略。
pandas DataFrame的值可以通过行和列的位置或标签进行修改。下面是一些示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 修改第一行第二列的值为10
df.iloc[0, 1] = 10
print(df)
输出结果为：
A B C
0 1 10 7
1 2 5 8
2 3 6 9
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 修改第一行b列的值为10
df.loc['b', 'B'] = 10
print(df)
输出结果为：
A B C
a 1 4 7
b 2 10 8
c 3 6 9
pandas DataFrame的列可以通过列标签进行修改。下面是一些示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 修改B列的名称为D
df = df.rename(columns={'B': 'D'})
# 在末尾新增一列E，并赋值为[10, 11, 12]
df['E'] = [10, 11, 12]
print(df)
输出结果为：
A D C E
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
pandas DataFrame的索引可以通过索引名称或位置进行修改。下面是一些示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 修改行索引名称为1、2、3
df.index = ['1', '2', '3']
print(df)
输出结果为：
A B
1 1 4
2 2 5
3 3 6
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 将第一行的索引修改为1
df.index.values[0] = '1'
print(df)
输出结果为：
A B
1 1 4
b 2 5
c 3 6
希望以上内容对你有所帮助，如果还有疑问，请随时提出。
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