在Pandas数据框架中能够轻松地设置单元格值，下面我将详细介绍几种不同的方法。
1. loc/iloc方法
我们可以利用索引属性 loc 或 iloc 来以行索引和列索引的方式选取数据，并给选中的单元格赋值。
import pandas as pd
# 创建一个数据框架
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'score': [93, 79, 85, 82]})
# 利用 loc 方法设置单元格值
df.loc[2, 'score'] = 90
# 利用 iloc 方法设置单元格值
df.iloc[3, 2] = 85
print(df)
输出结果为：
name age score
0 Alice 25 93
1 Bob 32 79
2 Charlie 18 90
3 David 47 85
2. at/iat方法
如果只需要设置单个单元格的值，可以使用 at 或 iat 方法。
# 利用 at 方法设置单点值
df.at[0, 'score'] = 100
# 利用 iat 方法设置单点值
df.iat[1, 2] = 80
print(df)
输出结果为：
name age score
0 Alice 25 100
1 Bob 32 80
2 Charlie 18 90
3 David 47 85
3. 使用条件选取
我们也可以使用条件选取的方式来设置单元格的值。
# 利用条件选取的方式设置单元格值
df.loc[df['name'] == 'Charlie', 'age'] = 19
df.loc[df['score'] >= 90, 'score'] = 95
print(df)
输出结果为：
name age score
0 Alice 25 95
1 Bob 32 80
2 Charlie 19 95
3 David 47 85
以上三种方法是最常用的设置单元格值的方式，具体使用方法要根据实际场景灵活选择。