如何把数据框的值赋值给数据框

在Python的Pandas库中，我们可以使用`df.loc[]`或`df.iloc[]`方法将数据框的值赋给另一个数据框。

以下是具体的操作方法：

1.使用df.loc[]：这个方法是基于标签的数据选择，标签是行或列的名称。例如，如果我们有一个名为df的数据框，并且我们想要将df的第二行赋值给另一个数据框df2的第二行，我们可以这样做：

```python

df2.loc[1]=df.loc[1]

```

2.使用df.iloc[]：这个方法是基于位置的数据选择。例如，如果我们想要将df的第二行赋值给df2的第二行，我们可以这样做：

```python

df2.iloc[1]=df.iloc[1]

```

请注意，这两种方法都将会改变df2的原始数据。如果你不希望改变df2，你可以使用`df2.copy()`创建df2的副本，然后在副本上进行操作。

拓展资料：

1.数据选择的灵活性：Pandas提供了多种方法进行数据选择，包括`df.at[]`，`df.iat[]`，`df.query()`，`df.loc[]`和`df.iloc[]`。每种方法都有其特定的用例和优势。

2.数据赋值的注意事项：在进行数据赋值时，需要特别注意数据的类型和形状。例如，如果你尝试将一个标量赋给一个数据框的行或列，这将会导致错误。

3.数据赋值的效率：在进行大量数据赋值时，使用`df.apply()`或`df.applymap()`可能会比直接赋值更有效率。

4.数据赋值的副作用：对数据框进行赋值可能会改变数据框的索引和列。在进行赋值操作时，最好清楚自己正在做什么。

5.数据赋值和数据拷贝：在进行数据赋值时，一定要注意是否需要拷贝数据。如果你只是简单地赋值，那么原数据框和新数据框将共享同一块内存，改变一个将影响另一个。

通过以上方法，我们可以方便地在Pandas的数据框之间进行值的赋值。但在操作过程中，我们需要特别注意数据的类型、形状和索引，以避免不必要的错误和副作用。