Pandas Dataframe.loc+在非唯一日期时间索引上更新？

Question

希望这是一个非常简单的问题，我还没有找到解决方案。我有一个带有时间戳（%Y-%m-%d）索引的数据帧，我希望能够使用.loc更新单行，知道datetime索引值

我知道索引是非唯一的，这意味着偶尔我会得到比我想要更新的行更多的内容。因此，我在第二列上对数据帧进行了排序，以便我要更新的行始终是该索引值的最后一行

所讨论的数据帧是一个大得多的数据帧的子集副本，在不使用.loc的情况下设置一个值是不起作用的-因此我限制使用.loc

我的问题是：是否有一种方法可以引用最后一行作为索引值并根据索引进行更新？ 显然，仅使用索引值将使用该索引更新所有行，argmax似乎不适用于时间戳，尽管我可以临时重新创建索引以使用我排序的另一列，但如果有直接方法，我宁愿不使用此三步解决方案

请参阅下面的示例数据帧代码-我想要的是一种使用df['sort']='d'只更新行的方法，我知道这将是索引的最后一个，如果可能的话，完全基于索引值。非常感谢

l1 = [datetime.today().date()] * 4
l2 = list(range(1,5))
l3 = ['a','b','c','d']
df= pd.DataFrame(list(zip(l1,l2,l3)),columns=['datetime','value','sort'])
df.set_index('datetime',inplace=True)

df
Out[1317]: 
            value sort
datetime              
2021-10-22      1    a
2021-10-22      2    b
2021-10-22      3    c
2021-10-22      4    d

df.loc[df.index[-1].argmax()]
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-1318-e1758b122814>", line 1, in <module>
    df.loc[df.index[-1].argmax()]

AttributeError: 'datetime.date' object has no attribute 'argmax'

df.loc[df.index[-1],'value'] = 5

df
Out[1320]: 
            value sort
datetime              
2021-10-22      5    a
2021-10-22      5    b
2021-10-22      5    c
2021-10-22      5    d

Answer 1

因此，使用上面Udaya的答案，我需要的解决方案是df.iloc[-1, df.columns.get_loc('value')] = 5

Answer 2

如果要更改数据帧最后一行中特定列的值，可以尝试以下代码

df.iloc[-1,0] = 5

-1->；数据帧的最后一行

0->；“值”列的索引