Как изменить столбец в pandas: руководство с примерами и советами 🔧

Чтобы изменить столбец в Pandas, вы можете использовать метод df['имя_столбца'] = новое_значение.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Аня', 'Борис', 'Катя'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']})

# Изменяем столбец 'Возраст'
df['Возраст'] = [26, 31, 36]

print(df)

В результате выполнения этого кода столбец 'Возраст' будет изменен на новые значения.

pandas: как изменить столбец

В рамках работы с библиотекой pandas, вы можете столкнуться с задачей изменения значений в столбце. Подобная задача может возникнуть, когда вам необходимо обновить данные или преобразовать столбец в соответствии с определенными требованиями. В этой статье мы рассмотрим различные способы изменения столбцов в pandas, а также приведем примеры кода для наглядности.

Методы изменения столбца

В pandas существует несколько методов, которые позволяют изменять значения в столбце. Давайте рассмотрим некоторые из них.

1. Использование оператора присваивания (=)

Простейший способ изменить значения в столбце - это использование оператора присваивания (=). Вы можете выбрать конкретный столбец и присвоить ему новые значения. Например, предположим, у нас есть DataFrame df с столбцом "возраст" и мы хотим изменить все значения возраста на 30 лет.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'имя': ['Алексей', 'Мария', 'Ирина'],
                   'возраст': [25, 28, 32]})

df['возраст'] = 30
print(df)

Результат выполнения кода:

      имя  возраст
0  Алексей      30
1    Мария      30
2    Ирина      30

2. Использование метода .apply()

Другой способ изменить значения в столбце - это использование метода .apply(). С помощью этого метода вы можете применить функцию к каждому элементу столбца и получить новые значения. Например, предположим, у нас есть DataFrame df с столбцом "возраст" и мы хотим увеличить каждое значение возраста на 5 лет.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'имя': ['Алексей', 'Мария', 'Ирина'],
                   'возраст': [25, 28, 32]})

df['возраст'] = df['возраст'].apply(lambda x: x + 5)
print(df)

Результат выполнения кода:

      имя  возраст
0  Алексей      30
1    Мария      33
2    Ирина      37

3. Использование метода .map()

Метод .map() также позволяет изменять значения в столбце, но применяет указанную функцию к каждому элементу столбца. Разница между .apply() и .map() состоит в том, что .apply() позволяет использовать более сложные функции, в то время как .map() подходит для более простых преобразований. Например, предположим, у нас есть DataFrame df с столбцом "возраст" и мы хотим умножить каждое значение возраста на 2.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'имя': ['Алексей', 'Мария', 'Ирина'],
                   'возраст': [25, 28, 32]})

df['возраст'] = df['возраст'].map(lambda x: x * 2)
print(df)

Результат выполнения кода:

      имя  возраст
0  Алексей      50
1    Мария      56
2    Ирина      64

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов изменения столбцов в pandas. Вы можете использовать оператор присваивания (=), метод .apply() или метод .map(). Каждый из этих методов предоставляет различные возможности для изменения значений в столбцах вашего DataFrame. Надеюсь, эта статья поможет вам успешно изменять столбцы в pandas!