Как заменить значения в столбце pandas
Перейти к содержимому

Как заменить значения в столбце pandas

  • автор:

Pandas DataFrame: заменить все значения в столбце, основываясь на условии

Изображение 12040

У меня есть простой DataFrame, как показано ниже: Я хочу выбрать все значения из столбца «Первый сезон» и заменить те, которые превышают 1990 год на 1. В этом примере только Балтиморские раны заменили бы на 1996 год на 1 (сохраняя остальную часть данных без изменений). Я использовал следующее:

df.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1 

Но он заменяет все значения в этой строке на 1, а не только значения в столбце «Первый сезон». Как заменить только значения из этого столбца?

ichimok 20 июль 2015, в 10:38
Поделиться
Поделиться:

3 ответа

Лучший ответ
Вам нужно выбрать этот столбец:

In [41]: df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1 df Out[41]: Team First Season Total Games 0 Dallas Cowboys 1960 894 1 Chicago Bears 1920 1357 2 Green Bay Packers 1921 1339 3 Miami Dolphins 1966 792 4 Baltimore Ravens 1 326 5 San Franciso 49ers 1950 1003 

Итак, синтаксис здесь:

df.loc[(here mask is generating the labels to index) , ] 

Вы можете проверить docs, а также 10 минут до pandas, который показывает семантика ИЗМЕНИТЬ Если вы хотите сгенерировать логический индикатор, вы можете просто использовать логическое условие для генерации логической серии и отбрасывать dtype на int , это преобразует True и False в 1 и 0 соответственно:

In [43]: df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int) df Out[43]: Team First Season Total Games 0 Dallas Cowboys 0 894 1 Chicago Bears 0 1357 2 Green Bay Packers 0 1339 3 Miami Dolphins 0 792 4 Baltimore Ravens 1 326 5 San Franciso 49ers 0 1003 

EdChum 20 июль 2015, в 09:17
Поделиться

Работал отлично! Разве нельзя навязать несколько преобразований? df.loc[df[‘First Season’] > 1990, ‘First Season’] = 1 df.loc[df[‘First Season’] < 1990, 'First Season'] = 0 возвращает все значения в этом столбце 0

ichimok 20 июль 2015, в 08:46

Вы можете использовать трюк df[‘First Season’] = (df[‘First Season’] > 1990).astype(int) создает логический ряд, а приведение к int преобразует True и False в 1 и 0 соответственно.

Изменить значение ячейки в Pandas DataFrame

Необходимо изменить ячейку df[A][E] .
Применение df[A][E] = 2 приводит к предупреждению.

Отслеживать

17.2k 4 4 золотых знака 21 21 серебряный знак 32 32 бронзовых знака

задан 21 ноя 2018 в 11:07

151 3 3 золотых знака 3 3 серебряных знака 12 12 бронзовых знаков

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

In [7]: df.loc['E','A'] = 111 In [8]: df Out[8]: A B C D E 111 0 0 0 F 0 0 0 0 G 0 0 0 0 H 0 0 0 0 
In [10]: df.at['E', 'A'] = 222 In [11]: df Out[11]: A B C D E 222 0 0 0 F 0 0 0 0 G 0 0 0 0 H 0 0 0 0 

Отслеживать

ответ дан 21 ноя 2018 в 11:11

MaxU — stand with Ukraine MaxU — stand with Ukraine

149k 12 12 золотых знаков 59 59 серебряных знаков 133 133 бронзовых знака

Панды: как заменить значения в столбце ��

В этом примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами: ‘A’, ‘B’ и ‘C’. Затем мы используем метод replace для замены значений в столбце ‘B’ с помощью нуля и значений в столбце ‘C’ с помощью 999.

Детальный ответ

Как заменить значения в столбце с помощью библиотеки pandas

Библиотека pandas является незаменимым инструментом для анализа данных в языке программирования Python. В ней есть множество функций и методов, позволяющих легко и эффективно работать с таблицами данных. В данной статье мы подробно рассмотрим, как заменить значения в столбце с помощью библиотеки pandas.

Шаг 1: Загрузка источника данных

Первым шагом в работе с pandas является загрузка данных, с которыми вы собираетесь работать. Для этого вы можете использовать функцию pandas.read_csv(), если ваш источник данных представлен в формате CSV. Если ваш источник данных в другом формате, таком как Excel, JSON или база данных, pandas также предоставляет соответствующие функции для загрузки данных из этих источников. Пример загрузки данных из CSV-файла:

import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv')

Обратите внимание, что в данном примере мы предполагаем, что у вас есть файл с именем «data.csv», расположенный в том же каталоге, где выполняется ваш скрипт Python.

Шаг 2: Замена значений в столбце

После загрузки данных вы можете приступить к замене значений в нужном вам столбце. Для замены значений в столбце pandas предоставляет метод .replace(). Этот метод позволяет заменить одно значение на другое или несколько значений на другие значения. Пример замены одного значения:

data['Столбец'] = data['Столбец'].replace(старое_значение, новое_значение)

Здесь ‘Столбец’ — это название столбца, в котором вы хотите выполнить замену. старое_значение — это значение, которое нужно заменить, а новое_значение — это значение, на которое нужно заменить. Пример замены нескольких значений:

data['Столбец'] = data['Столбец'].replace([старое_значение1, старое_значение2], [новое_значение1, новое_значение2])

Здесь старое_значение1 и старое_значение2 — это значения, которые нужно заменить, а новое_значение1 и новое_значение2 — это значения, на которые нужно заменить соответствующие старые значения.

Пример использования

Давайте рассмотрим пример, в котором мы заменим все значения «Male» в столбце «Пол» на значение «Мужской».

data['Пол'] = data['Пол'].replace('Male', 'Мужской')

После выполнения этого кода все значения ‘Male’ в столбце ‘Пол’ будут заменены на ‘Мужской’.

Вывод

Замена значений в столбце с помощью библиотеки pandas является простым и удобным процессом. Ключевыми шагами являются загрузка данных с использованием функции pandas.read_csv() и замена значений с помощью метода .replace(). При необходимости вы можете заменить как одно значение, так и несколько значений одновременно. Благодаря этим возможностям вы можете легко преобразовывать вашу таблицу данных и адаптировать ее под ваши нужды.

�� Как заменить значения в pandas: простые способы и советы

Pandas — это мощная библиотека для анализа данных в языке программирования Python. Он предоставляет множество функций и методов для манипуляции с данными, включая возможность замены значений в DataFrame. В этой статье мы рассмотрим различные способы замены значений в pandas.

Замена одного значения на другое

Используя метод replace() , вы можете заменить одно значение на другое в DataFrame или Series в pandas. Этот метод принимает два аргумента: значение, которое нужно заменить, и значение, на которое нужно заменить.

 import pandas as pd # Создаем простой DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Заменяем значение 2 на 20 df = df.replace(2, 20) print(df) 

В результате выполнения этого кода значение 2 в столбце ‘A’ будет заменено на 20. Полученный DataFrame будет выглядеть следующим образом:

 A B 0 1 6 1 20 7 2 3 8 3 4 9 4 5 10 

Замена нескольких значений на одно

Если вы хотите заменить несколько значений на одно и то же значение, вы можете использовать словарь в методе replace() . Ключи словаря представляют значения, которые нужно заменить, а значения — значения, на которые нужно заменить.

 import pandas as pd # Создаем простой DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Заменяем значения 2 и 3 на 20 df = df.replace() print(df) 

В результате выполнения этого кода значения 2 и 3 в столбце ‘A’ будут заменены на 20 и 30 соответственно. Полученный DataFrame будет выглядеть следующим образом:

 A B 0 1 6 1 20 7 2 30 8 3 4 9 4 5 10 

Замена значений на основе условия

Иногда вам может потребоваться заменить значения в DataFrame на основе определенного условия. Для этого вы можете использовать метод mask() в сочетании с методом replace() . В следующем примере мы заменим все отрицательные значения в столбце ‘A’ на 0:

 import pandas as pd # Создаем простой DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Заменяем отрицательные значения на 0 df['A'] = df['A'].mask(df['A'] < 0, 0) print(df) 

В результате выполнения этого кода все отрицательные значения в столбце 'A' будут заменены на 0. Полученный DataFrame будет выглядеть следующим образом:

 A B 0 1 6 1 0 7 2 3 8 3 0 9 4 5 10 

Замена значений с использованием регулярных выражений

Если вам нужно заменить значения с использованием регулярных выражений, вы можете использовать метод replace() с параметром regex=True . В следующем примере мы заменим все значения, содержащие только цифры, на строку 'Число':

 import pandas as pd # Создаем простой DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Заменяем значения, содержащие только цифры, на строку 'Число' df = df.replace(r'^\d+$', 'Число', regex=True) print(df) 

В результате выполнения этого кода все значения, содержащие только цифры, будут заменены на строку 'Число'. Полученный DataFrame будет выглядеть следующим образом:

 A B 0 Число xyz 1 abc 123xyz 2 Число 456abc 3 def def 4 Число 789 

Таким образом, вы можете изменить значения в pandas, используя различные методы, такие как replace() и mask() . Вы можете заменить одно или несколько значений, а также выполнять замену на основе условия или с использованием регулярных выражений.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *