使用iloc更改列值不起作用

可能是因为iloc是用于按照位置选择数据的方法，而不是用于更改数据的方法。iloc选择的是行和列的位置索引，而不是列的名称。

要更改列值，可以使用列的名称来选择和更改数据。可以使用以下方法之一来实现：

使用列的名称选择和更改数据：

df['列名'] = 新值

使用loc方法按照标签选择和更改数据：

df.loc[:, '列名'] = 新值

请注意，以上方法中的"列名"应替换为实际的列名，"新值"应替换为要更改的新值。

关于iloc和loc的更多信息，请参考腾讯云文档中的相关介绍：

iloc方法介绍：https://cloud.tencent.com/document/product/876/18417
loc方法介绍：https://cloud.tencent.com/document/product/876/18418

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通过将isna与sum函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。 df.isna().sum() ? 6.使用loc和iloc添加缺失值我正在做这个例子来练习loc和iloc。...让我们做另一个使用索引而不是标签的示例。 df.iloc [missing_index，-1] = np.nan "-1"是最后一列Exit的索引。...尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...同样，对于Balance列，我将使用列的均值替换缺失值。...低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。

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