【20210907】【Python】修改Dataframe符合条件的行、列值

         这个问题源于工作中，想要修改某一个 dataframe 的最后一列的值，最后一列是标签（0, 1, 2, 3, 4），想要把大于 1 的标签都置为 1，因为我操作不当，把标签大于 1 的所在行所有值都置成了 1，导致模型训练结果有误，特此记录~ 

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1. loc 和 iloc 可以更换单行、单列、多行、多列的值。

        两者区别在于：loc 可以通过index 和 columns 获取修改，但 iloc 只能通过索引位置来查找。

2. at 和 iat 只可以更换单个值

        两者区别在于：at 可以通过index 和 columns 获取修改，但 iat 只能通过索引位置来查找。

def multiToSingleType(DataSet):
    DataSet_copy = DataSet.copy()
    rows_normal = DataSet_copy[DataSet_copy['标签']<1]  # 获取标签小于1所在行的数据（得到一个dataframe）
    rows_abnormal = DataSet_copy[DataSet_copy['标签']>0]  # 获取标签大于0所在行的数据（得到一个dataframe）

    for i in range(rows_normal.shape[0]):
        DataSet_copy.loc[rows_normal.index[i], '标签'] = 0  # 将标签小于1所在行的标签置为0
    for j in range(rows_abnormal.shape[0]):
        DataSet_copy.loc[rows_abnormal.index[j], '标签'] = 1  # 将标签大于0所在行的标签置为1

    return DataSet_copy

       注意：更改 dataframe 的数据，本质上是把 dataframe 的数据提取出来并重新赋值，这个过程会更改原本的数据，所以一般要拷贝一份再做修改！

        （参考：Pandas：DataFrame数据的更改、插入新增的列和行）