如何替换pandas中Series非唯一索引对应的元素值

set_value 是Pandas v0.21版本之前的旧方法，目前已经被官方正式废弃，高版本Pandas环境中调用该方法会直接失效或抛出废弃警告，可以用以下两种方案完成单值修改：

方法1：loc索引器（通用场景首选） #

loc支持标签索引匹配，适配DataFrame、Series等各类场景，写法如下：

• 如果你操作的是多列DataFrame，要修改Kelly对应subject列的值：

df.loc['Kelly', 'subject'] = '替换后的新值'

• 如果你操作的是单列Series结构：

df.loc['Kelly'] = '替换后的新值'

方法2：at索引器（单值修改性能更高） #

针对单个标量值修改的场景，at的执行效率比loc更优，写法如下：

• DataFrame场景：

df.at['Kelly', 'subject'] = '替换后的新值'

• Series场景：

df.at['Kelly'] = '替换后的新值'

注意事项 #

• 如果你的索引存在重复项，上述两种写法会同时修改所有索引为Kelly的对应值
• 注意索引名、列名的大小写、特殊字符要和实际数据完全一致，避免匹配失败

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zobayer1607008