資料框：
A B C
0 1 6 11
1 2 7 12
2 3 8 13
3 4 9 14
4 5 10 15
是否可以將 B 列中的索引 2 中的值洗掉到 4？或將其替換為NaN.
在這種情況下， values:[8, 9, 10]應該被洗掉。
我試過這個：df.drop(columns=['B'], index=[8, 9, 10])，但隨后 B 列被洗掉。
uj5u.com熱心網友回復：
import pandas as pd
data = [
['A','B','C'],
[1,6,11],
[2,7,12],
[3,8,13],
[4,9,14],
[5,10,15]
]
df = pd.DataFrame(data=data[1:], columns=data[0])
df['B'] = df['B'].shift(3)
>>>
A B C
0 1 NaN 11
1 2 NaN 12
2 3 NaN 13
3 4 6.0 14
4 5 7.0 15
uj5u.com熱心網友回復：
將值丟棄到DataFrame. 您可以NaN改為設定值并使用.loc/.iloc訪問索引/列：
>>> df
A B C
a 1 6 11
b 2 7 12
c 3 8 13
d 4 9 14
e 5 10 15
# By name:
df.loc['c':'e', 'B'] = np.nan
# By number:
df.iloc[2:5, 2] = np.nan
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