使用iloc修改DataFrame单元格值失败，值未更新求助

问题根源 #

你用df[df['Well']=='L15'].iloc[4,6] = np.nan赋值失败，核心原因是链式索引（布尔筛选+iloc）会生成原DataFrame的临时副本，你修改的只是这个副本，原DataFrame根本没被改动。之后再执行查询时，又重新从原数据生成了新的副本，所以看到的还是原始值174.0。

正确的赋值方法 #

你需要直接定位到原DataFrame的对应位置，而非操作临时副本，这里提供两种可行方案：

方法1：结合.loc与索引转换

先获取Well='L15'所有行的索引，再精准定位目标单元格：

import numpy as np

# 获取L15行的索引列表
l15_row_indices = df[df['Well'] == 'L15'].index
# 定位第4个L15行（位置从0开始计数）、第7列（索引6），赋值为NaN
df.loc[l15_row_indices[4], df.columns[6]] = np.nan

方法2：用.iloc直接定位行位置

先找到Well='L15'行在原DataFrame中的位置索引，再通过iloc赋值：

import numpy as np

# 获取L15行在原DataFrame中的位置数组
l15_positions = np.where(df['Well'] == 'L15')[0]
# 定位第4个L15行的位置、第6列，赋值为NaN
df.iloc[l15_positions[4], 6] = np.nan

执行任意一种方法后，再查询df[df['Well']=='L15'].iloc[4,6]，就能得到预期的NaN值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Flor Elizabeth Garza