🔧 Как изменить значение в таблице pandas: простая инструкция

Чтобы изменить значение в таблице pandas, вы можете использовать метод at или loc. Вот примеры использования:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Петр', 'Мария'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}

df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем значение в столбце 'Возраст' для строки с индексом 1
df.at[1, 'Возраст'] = 31

# Изменяем значение в столбце 'Город' для всех строк, где возраст больше 30 лет
df.loc[df['Возраст'] > 30, 'Город'] = 'Нью-Йорк'

# Выводим измененную таблицу
df

Как изменить значение в таблице pandas?

Библиотека pandas представляет собой мощный инструмент для работы с данными в Python. Одной из часто возникающих задач при работе с таблицами является изменение значений в определенных ячейках. В этой статье мы рассмотрим различные способы изменения значений в таблице pandas.

Использование функции at

Функция at позволяет изменить значение в определенной ячейке таблицы pandas. Данная функция принимает два аргумента: индекс строки и имя столбца, в котором необходимо изменить значение. Например, если у нас есть таблица df и мы хотим изменить значение в ячейке с индексом 0 и столбцом "column_name" на новое значение new_value, мы можем использовать следующий код:

df.at[0, "column_name"] = new_value

Использование функции loc

Функция loc позволяет изменить значение в определенной ячейке по индексу строки и имени столбца. Эта функция также позволяет работать с срезами данных. Например, если у нас есть таблица df и мы хотим изменить значение в ячейке с индексом 0 и столбцом "column_name" на новое значение new_value, мы можем использовать следующий код:

df.loc[0, "column_name"] = new_value

Использование функции iloc

Функция iloc позволяет изменить значение в определенной ячейке по числовому индексу строки и столбца. Например, если у нас есть таблица df и мы хотим изменить значение в ячейке с индексом 0 и столбцом 1 на новое значение new_value, мы можем использовать следующий код:

df.iloc[0, 1] = new_value

Использование условия для изменения значения

Если вам необходимо изменить значение в таблице pandas на основе определенного условия, вы можете использовать логический фильтр и функцию loc или iloc. Например, если мы хотим изменить значение в столбце "column_name" на новое значение new_value, только если значение в столбце "another_column_name" равно определенному значению, мы можем использовать следующий код:

df.loc[df["another_column_name"] == value, "column_name"] = new_value

Изменение значений в нескольких столбцах одновременно

Если вам необходимо изменить значения в нескольких столбцах одновременно, вы можете использовать функции at, loc, или iloc вместе с присваиванием значений через массив или список значений. Например, если мы хотим изменить значения в столбцах "column1" и "column2" на новые значения, мы можем использовать следующий код:

df[["column1", "column2"]] = [new_value1, new_value2]

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы изменения значений в таблице pandas. Вы можете использовать функции at, loc, и iloc для изменения отдельных ячеек. Кроме того, вы можете использовать условия для изменения значений на основе определенных критериев. Если вам нужно изменить несколько значений одновременно, вы можете присвоить новые значения через массив или список. Надеюсь, эта статья была полезна для вас!