Python 根据条件修改数据帧的第一行

我有一个如下所示的数据框架

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(data={"ID":[11,12,13,14,25],\
"Name":["Alice","Bob","Charlie", "Dan", "Erin"], "X":[1,0,0,0,0]})

   ID     Name  X
0  11    Alice  1
1  12      Bob  0
2  13  Charlie  0
3  14      Dan  0
4  25     Erin  0

我想选择

X

为0的第一行，并将值更改为1。我试过了

df[df["X"]==0]["X"].iloc[0] = 1

但这似乎根本没有修改数据帧

df

。这对我来说很奇怪，因为我没有收到任何错误消息，而且删除

=1

会产生错误

>>> df[df["X"]==0]["X"].iloc[0]
 0

正如所料

我怀疑条件作用会创建数据帧的副本，因此数据帧

df

根本不会被修改

实现这一目标的最佳方式是什么

   ID     Name  X
0  11    Alice  1
1  12      Bob  1
2  13  Charlie  0
3  14      Dan  0
4  25     Erin  0

当然，这需要系统地完成，因为我需要迭代这个过程

---

非常感谢您的帮助。

我将使用

idxmax

df.loc[df.X.eq(0).idxmax(),'X']=1
df
Out[153]: 
   ID     Name  X
0  11    Alice  1
1  12      Bob  1
2  13  Charlie  0
3  14      Dan  0
4  25     Erin  0

使用/进行标量设置 出现困难是因为您希望将位置行索引与基于标签的列索引混合使用。选择一个，并在行和列中使用它

您可以在整个过程中使用标签，类似于但通过

在

：

df.at[df['X'].eq(0).idxmax(), 'X'] = 1

df.iat[df['X'].eq(0).values.argmax(), df.columns.get_loc('X')] = 1

或者，您可以通过

iat

对整型位置索引进行索引：

df.at[df['X'].eq(0).idxmax(), 'X'] = 1

df.iat[df['X'].eq(0).values.argmax(), df.columns.get_loc('X')] = 1

两种解决方案产生相同的结果。前者可能更具可读性

print(df)

   ID     Name  X
0  11    Alice  1
1  12      Bob  1
2  13  Charlie  0
3  14      Dan  0
4  25     Erin  0

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/是矢量化的，但不是特别有效。如果效率是一个问题，请参见。

与我将要发布的内容非常相似：

df.loc[df['X'].ne（1.idxmax（），'X']=1