pandas 赋值
在Pandas中，可以使用多种方式进行赋值操作。以下是一些常见的赋值操作示例：

给单个元格赋值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]})
df.at[0, ‘A’] = 100 # 给第一行"A"列的值赋值为100
给一列赋值：

df[‘A’] = [10, 20, 30] # 将"A"列的所有值替换为[10, 20, 30]
使用条件给多个元格赋值：

df.loc[df[‘A’] > 10, ‘B’] = 999 # 将"A"列大于10的行对应的"B"列的值赋值为999
使用一个新DataFrame的列来更新现有DataFrame：

new_df = pd.DataFrame({‘A’: [1000, 2000, 3000], ‘B’: [4000, 5000, 6000]})
df[[‘A’, ‘B’]] = new_df[[‘A’, ‘B’]] # 将df中的"A"和"B"列替换为new_df中对应的列
使用一个Series对象进行赋值：

s = pd.Series([10000, 20000, 30000], index=[‘A’, ‘B’, ‘C’])
df[[‘A’, ‘B’, ‘C’]] = s # 将df中的"A", “B”, "C"列替换为s中的值
这些是Pandas中常见的赋值操作，可以根据实际需求选择合适的方法进行操作。

在没有办法直接确定index 值的时候 可以使用
site.loc[site[-1:].index,‘是否异常’]=‘是’