🔧 Как обнулить DataFrame Pandas и сделать его снова чистым

Чтобы обнулить DataFrame в pandas, вы можете использовать метод .fillna() с параметром значения 0.

df.fillna(0, inplace=True)

Этот метод заменяет все пропущенные значения в DataFrame на указанное значение. В данном случае мы заменяем пропущенные значения на 0. Устанавливая параметр inplace=True, изменения будут выполнены непосредственно в исходном DataFrame, без необходимости создавать новый.

Как обнулить dataframe pandas

В этой статье мы расскажем, как обнулить dataframe в библиотеке pandas. Dataframe - одна из основных структур данных в pandas, используемая для работы с табличными данными. Возможность обнуления dataframe может быть полезной, когда вы хотите удалить или изменить значения в определенных ячейках или столбцах.

Обнуление определенных ячеек

Если вам необходимо обнулить конкретные ячейки в dataframe, вы можете использовать метод at или iat. at используется для обращения к значению по метке строки и столбца, а iat - для обращения к значению по целочисленным координатам (индексу) строки и столбца.

Ниже приведен пример использования обоих методов:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# Обнуляем значение ячейки 'B' и строки 1
df.at[1, 'B'] = 0

# Обнуляем значение ячейки строки 2 и столбца 'C'
df.iat[2, 2] = 0

print(df)
  

Результат выполнения кода выше будет следующим:

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  0  8
2  3  6  0
  

Обнуление столбцов

Если вы хотите обнулить значения в определенных столбцах dataframe, вы можете использовать метод loc или присвоить им новые значения. Метод loc позволяет вам обращаться к столбцам по их меткам, а присваивание новых значений позволяет вам непосредственно изменить значения столбцов.

Пример использования обоих методов приведен ниже:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# Обнуляем значения столбцов 'B' и 'C' с использованием метода loc
df.loc[:, ['B', 'C']] = 0

# Обнуляем значения столбцов 'A' и 'C' присваиванием новых значений
df['A'] = 0
df['C'] = 0

print(df)
  

Результат выполнения кода будет следующим:

   A  B  C
0  0  0  0
1  0  0  0
2  0  0  0
  

Обнуление строк

Если вы хотите обнулить значения в определенных строках dataframe, вы можете использовать метод loc или присвоить им новые значения, аналогично обнулению столбцов.

Пример использования методов приведен ниже:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# Обнуляем значения в строке с индексом 1 с использованием метода loc
df.loc[1, :] = 0

# Обнуляем значения в строках с индексом 0 и 2 присваиванием новых значений
df.iloc[0] = 0
df.iloc[2] = 0

print(df)
  

Результат выполнения кода будет следующим:

   A  B  C
0  0  0  0
1  0  0  0
2  0  0  0
  

Обнуление всего dataframe

Если вам необходимо обнулить значения во всем dataframe, вы можете использовать метод fillna и присвоить ему значение 0. Этот метод заменит все значения в dataframe на указанное значение.

Ниже приведен пример использования метода:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# Обнуляем все значения в dataframe
df = df.fillna(0)

print(df)
  

Результат выполнения кода будет следующим:

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

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы обнуления dataframe в библиотеке pandas. Мы рассмотрели как обнулить отдельные ячейки, столбцы, строки и весь dataframe. Теперь вы можете использовать эти методы в своем коде для изменения и обработки данных в dataframe.