如何基于索引将Pandas DataFrame指定行替换为对应列表值

要实现将A列0至15行替换为replace_1列表的对应值，先补充代码里缺失的random导入，再用两种常用方法完成替换：

import pandas as pd, numpy as np
import random  # 补充缺失的导入
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 2)), columns=list('AB'))
replace_1=[i+random.randint(0, 50) for i in range(16)]

替换操作方法： #

• 方法一：使用loc（标签索引）
  loc支持包含首尾的标签范围切片，直接定位目标列和索引区间赋值：

  df.loc[0:15, 'A'] = replace_1
  

  这里0:15会覆盖索引0到15的所有行，刚好匹配replace_1的16个元素。

• 方法二：使用iloc（位置索引）
  iloc遵循左闭右开的切片规则，取前16个行位置（对应索引0到15），列位置0对应A列：

  df.iloc[0:16, 0] = replace_1
  

两种方法都能精准基于索引完成替换，根据个人习惯选择即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者H.Jamil