在进 行 数据分析和处理时，常常需要对 DataFrame 中的数据进 行 修改和更新。增加某个 值 是其中一种操作。 DataFrame 是一种二维表格数据的结构，其中每个列可以有不同的数据类型。在 DataFrame 中，可以通过 行 和列的索引来访问特定的数据，从而进 行 修改操作。 要增加某个 值 ，需要首先确定需要修改的位置。在 DataFrame 中，可以使用以下方式来访问特定位置的数据： 1. 按 行 索引和列索引访问数据： df.loc[row_index, col_index] = new_value 2. 按 行 和列的整数位置访问数据： df.iloc[row_pos, col_pos] = new_value 在确定了需要修改的位置后，可以使用以上两种方式中的任意一种来增加某个 值 。例如，如果需要将第一 行 第二列的 值 增加10，可以使用以下代码： import pandas as pd # 创建一个 DataFrame data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]} df = pd. DataFrame (data) # 增加第一 行 第二列的 值 df.iloc[0, 1] += 10 print(df) 输出结果为： col1 col2 col3 0 1 14 7 1 2 5 8 2 3 6 9 可以看到，第一 行 第二列的 值 已经增加了10。 除了直接给某一个 值 增加特定数字之外，也可以将某一个列或某几列全部增加某个 值 。例如，如果需要将第二列所有的 值 增加20，可以使用以下代码： df['col2'] += 20 同样的，如果需要将第二列和第三列所有的 值 都增加20，可以使用以下代码： df[['col2', 'col3']] += 20 在进 行 DataFrame 中的修改操作时，需要注意数据类型的匹配问题。例如，如果试图将一个字符串类型的 值 增加到一个整数类型的列中，就会出现类型不匹配的错误。因此，在进 行 修改操作之前，需要先了解数据类型，避免出现错误。