🔧 Как изменить значения в pandas: простой руководство с примерами

Для изменения значений в Pandas можно использовать различные методы в зависимости от того, что именно вы пытаетесь сделать.

Если вы хотите изменить значения в одном столбце, вы можете использовать метод at или loc. Например, если вы хотите заменить значение "old_value" на "new_value" в столбце "column_name", вы можете написать:

df.at[row_index, 'column_name'] = 'new_value'
# или
df.loc[row_index, 'column_name'] = 'new_value'

Где df - ваш DataFrame, row_index - индекс строки, где нужно изменить значение.

Если вы хотите изменить значения в нескольких столбцах, то можно использовать метод loc следующим образом:

df.loc[row_index, ['column1', 'column2']] = ['new_value1', 'new_value2']

Где column1 и column2 - столбцы, в которых нужно изменить значения.

Если вы хотите изменить значения на основе определенного условия, вы можете использовать метод loc в сочетании с логическим выражением. Например, чтобы заменить значения "old_value" на "new_value" в столбце "column_name" только для строк, где значение в другом столбце "other_column" равно "condition_value", вы можете написать:

df.loc[df['other_column'] == 'condition_value', 'column_name'] = 'new_value'

Где other_column - столбец для проверки условия, condition_value - значение условия.

Надеюсь, это поможет вам изменить значения в Pandas!

Как изменить значения в pandas

В библиотеке pandas для работы с данными существует множество методов, позволяющих изменять значения в DataFrame. В этой статье мы рассмотрим несколько способов изменения значений в pandas.

1. Изменение значений по индексу

Для изменения значения в DataFrame по индексу можно использовать метод at. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем значение по индексу
df.at[1, 'Age'] = 32
print(df)
    

Output:

   Name  Age
0  John   25
1  Anna   32
2 Peter   35

Мы использовали метод at, указав индекс и название столбца, чтобы изменить значение 'Age' второй строки на 32.

2. Изменение значений по условию

Если вы хотите изменить значения в DataFrame на основе определенного условия, можно воспользоваться методом loc. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем значения по условию
df.loc[df['Age'] > 30, 'Age'] = 40
print(df)
    

Output:

   Name  Age
0  John   25
1  Anna   30
2 Peter   40

В данном примере мы использовали метод loc для изменения значений 'Age' в строках, где значение 'Age' больше 30. Мы установили новое значение 40.

3. Изменение значений с помощью функции

Если вам необходимо изменить значения в DataFrame с использованием определенной функции, вы можете воспользоваться методом apply. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Определяем функцию для изменения значений
def add_five(x):
    return x + 5

# Изменяем значения с помощью функции
df['Age'] = df['Age'].apply(add_five)
print(df)
    

Output:

   Name  Age
0  John   30
1  Anna   35
2 Peter   40

В примере выше мы определили функцию add_five, которая добавляет 5 к значению. Затем мы применили эту функцию к столбцу 'Age' с помощью метода apply.

4. Изменение значений с использованием условия и функции

Если вам нужно изменить значения в DataFrame на основе условия и с использованием функции, можно комбинировать методы loc и apply. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Определяем функцию для изменения значений
def add_ten_if_anna(row):
    if row['Name'] == 'Anna':
        return row['Age'] + 10
    return row['Age']

# Изменяем значения с использованием условия и функции
df['Age'] = df.apply(add_ten_if_anna, axis=1)
print(df)
    

Output:

   Name  Age
0  John   25
1  Anna   40
2 Peter   35

В этом примере мы определили функцию add_ten_if_anna, которая добавляет 10 к возрасту, если имя равно 'Anna'. Затем мы применили эту функцию к DataFrame с помощью метода apply и опции axis=1.

Теперь вы знаете несколько способов изменения значений в pandas. Используйте эти методы в соответствии с вашими потребностями и задачами!