给dataframe表格中某个位置修改数据；修改列名；csv读取大文件；将新增的列的顺序换一下

#####修改数据

data.loc[(条件),列名] = 某个值

这个也可以用来新增列名，也就是说，上面的【列名】是原表中存在的也可，不存在的也可。

要是知道行和列的话，就写：df.loc[行，列] = 新的值

######修改列名

表名.rename(columns={'旧列名':'新列名'},inplace=True)

把表中某列的列名更改

######csv读取数据遇见大文件怎么办

在前面加一个 csv.field_size_limit(500 * 1024 * 1024)，然后再输入以下代码转成dataframe文件进行处理，个人习惯用dataframe不太习惯用列表

refer=list(csv.reader(open(file_b, 'r', encoding='utf-8'), delimiter=','))#为了转list再转dataframe好处理一些
tag_=refer[0]#列名
refer=pd.DataFrame(columns=tag_, data=refer[1:])#传入列名和数据，此时就变成了dataframe形式了

######将新增的列的顺序换一下

主要就是拿到列名列表，pop弹出，再插入，在查询得到新表就可了

aaal = fuyang.columns.to_list()  # 得到列名的列表
aaal.insert(0, aaal.pop(aaal.index('id')))#然后弹出，插入
fuyang = fuyang.loc[:, aaal] 查询该表，得到新表