pandas修改数据可以通过以下几种方式：

1、通过切片定位到数据位置，然后直接赋值

2、mask/where 两个函数

3、replace函数

4、apply函数

以下图df为例：

1、切片方式

切片方式用于通过下标/标签直接定位到指定位置，然后修改数据

import numpy
import pandas as pd

scores = [23, 88, 12], [99, 88, 100], [44, 77, 68], [44, 77, 68]
df = pd.DataFrame(scores, index=['张三', '李四', '王五', "赵六"], columns=['语文', '数学', '英语'])

# 将张三的语文成绩改为100
df["语文"]["张三"] = 100
df.iloc[0, 0] = 100
df.loc["张三", "语文"] = 100

2、mask/where函数

mask()和where()参数相同，作用相反

mask()会把条件成立的数据改为替换数据

where()会把条件不成立的数据改为替换数据

mask()和where()是通过遍历数据源，把符合条件的数据替换为指定数据

import numpy
import pandas as pd

scores = [23, 88, 12], [99, 88, 100], [44, 77, 68], [44, 77, 68]
df = pd.DataFrame(scores, index=['张三', '李四', '王五', "赵六"], columns=['语文', '数学', '英语'])

# 把大于80的语文成绩都改成100
df["语文"].mask(df["语文"] > 80, 100, inplace=True)
# 把小于80的语文成绩都改成100
df["语文"].where(df["语文"] > 80, 100, inplace=True)

3、replace函数

replace()函数的功能很全面，用法很多，这里只是简单介绍一下，详细了解最好查看官网文档

import numpy
import pandas as pd

scores = [23, 88, 12], [99, 88, 100], [44, 77, 68], [44, 77, 68]
df = pd.DataFrame(scores, index=['张三', '李四', '王五', "赵六"], columns=['语文', '数学', '英语'])

# 将所有人的语文成绩是23的改成90
df.replace({"语文": {
     23: 90
 }}, inplace=True)

# 将所有成绩中的77改成99
df.replace(77, 99, inplace=True)
# 将王五的44分都替换成90分
df.loc["王五"].replace(44, 90, inplace=True)

4、apply函数

把df的每一行/列应用到指定的函数之上

def apply(self,
          func: (...) -> Any | str | list[(...) -> Any | str] | dict[Hashable, (...) -> Any | str | list[(...) -> Any | str]],
          axis: Literal["index", "columns", "rows"] | int = 0,
          raw: bool = False,
          result_type: Literal["expand", "reduce", "broadcast"] | None = None,
          args: tuple = (),
          **kwargs: Any)
把dataframe拆分成一个个的Series，然后依次以Series作为参数来调用func
func:
    · 应用的函数，固定接收一个Series作为第一个参数，若有其他参数可通过args和kwargs传递

axis:
    · 控制是按行还是列来拆分
    0 or 'index': 按列来拆分
    1 or 'columns': 按行来拆分

import pandas as pd

def modify_score(df):
    # 把所有人的语文都改成100分
    df["语文"] = 100

scores = [23, 88, 12], [99, 88, 100], [44, 77, 68], [44, 44, 44]
df = pd.DataFrame(scores, index=['张三', '李四', '王五', "赵六"], columns=['语文', '数学', '英语'])

df.apply(modify_score, axis=1)