创建和填充一个只使用行号的新列有两个步骤.... a.（在这种方法中，没有使用iloc）
首先，使用行号获取行索引值

rowIndex = df.index[someRowNumber]

然后，将row index与loc函数一起使用，以引用特定行并添加新列/值

df.loc[rowIndex, 'New Column Title'] = "some value"

这两个步骤可以合并为一行，如下所示

df.loc[df.index[someRowNumber], 'New Column Title'] = "some value"

如果您有一个 Dataframe

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'X': [1.5, 6.777, 2.444, pd.np.NaN], 'Y': [1.111, pd.np.NaN, 8.77, pd.np.NaN], 'Z': [5.0, 2.333, 10, 6.6666]})

您可以使用.loc代替iloc，并使用行索引和列名，如df.loc[row_indexer,column_indexer]=value

df.loc[[0,3],'Z'] = 3

输出：

X      Y       Z
0  1.500  1.111   3.000
1  6.777    NaN   2.333
2  2.444  8.770  10.000
3    NaN    NaN   3.000

如果您想将值添加到新列中的某些行，根据 Dataframe 其他单元格中的值，您可以这样做：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={"A":[1,1,2,2], "B":[1,2,3,4]})

根据列"A"中的值在新列中添加值：

df.loc[df.A == 2, "C"] = 100

这将创建列"C"，如果列"A"为2，则向其添加值100。
输出：

A  B  C
0  1  1  NaN
1  1  2  NaN
2  2  3  100
3  2  4  100

不必先初始化色谱柱。

您可以使用内置的Pandas功能DataFrame.at
您可以选择多个索引或单个索引和列的列表

df.at[4, 'B'] = 10