df.iloc没有在For循环中赋值是因为df.iloc是用于访问和操作pandas DataFrame中的数据的方法,它并不会对DataFrame进行修改或赋值操作。df.iloc是通过索引位置来访问数据的,而不是通过标签或条件来选择数据。
在For循环中使用df.iloc可以用来遍历DataFrame的行或列,并对其进行处理或分析。例如,可以使用df.iloc[i]来访问第i行的数据,或使用df.iloc[:, j]来访问第j列的数据。
然而,在For循环中使用df.iloc并不能直接对DataFrame进行赋值操作。如果想要修改DataFrame中的数据,可以使用df.at或df.iat方法来进行赋值操作。例如,可以使用df.at[i, j]来将第i行第j列的值赋为特定的数值。
需要注意的是,对于大型的DataFrame或需要频繁修改的情况,使用For循环进行赋值操作可能效率较低。在这种情况下,推荐使用pandas提供的向量化操作或使用apply函数来进行批量处理,以提高代码的执行效率。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云