一、pandas对整列赋值
这个比较正常，一般直接赋值就可以:
x = pd.Dataframe({'A': ['1', '2', '3', None, None],
'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
x['A'] = ['10', '11', '12', '13', '14']
二、pandas对非整列赋值
1、用单个值赋值
x = pd.Dataframe({'A': ['1', '2', '3', None, None],
'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
index = x['A'].isna()
x[index]['A'] = 100
是不是很奇怪，没有赋值成功！！
2、用多个值赋值
x = pd.Dataframe({'A': ['1', '2', '3', None, None],
'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
index = x['A'].isna()
x[index] = [100, 200]
报错了！！提示说，要用.loc赋值，那我们试一下。
3、.loc赋值
x = pd.Dataframe({'A': ['1', '2', '3', None, None],
'B': ['4', '5', '6', '7', None]})
index = x['A'].isna()
x.loc[index, ['A']] = [100, 200]
报错，这是因为shape原因。
x.loc[index, ['A']] = [['100'], ['200']]
三、用数据的另外一列赋值
1、错误方式
x = pd.Dataframe({'A': ['1', '2', '3', '', ''],
'B': ['4', '5', '6', '7', '']})
index = x['A'].isna()
x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']]
正确方式
x = pd.Dataframe({'A': ['1', '2', '3', '', ''],
'B': ['4', '5', '6', '7', '']})
index = x['A'].isna()
x.loc[index, ['A']] = x.loc[index, ['B']].copy().values.tolist()
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