Как изменить значение ячейки в Pandas? Лучшие практики для работы с данными 🐼

Для изменения значения ячейки в библиотеке pandas следует использовать метод at или at[]. Ниже приведены примеры:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Петр', 'Мария'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменение значения ячейки в определенной строке и столбце с использованием 'at'
df.at[1, 'Возраст'] = 32

# Изменение значения ячейки в определенной строке и столбце с использованием 'at[]'
df.at[0, 'Город'] = 'Новосибирск'

# Вывод измененного DataFrame
print(df)

Обратите внимание, что индексация строк и столбцов начинается с 0. Также убедитесь, что DataFrame уже создан перед изменением значений ячеек.

Изменение значения ячейки в Pandas

В библиотеке Pandas можно легко изменить значение ячейки в DataFrame. В этой статье мы рассмотрим различные способы изменения значений ячеек в Pandas и предоставим примеры кода.

1. По индексу строки и названию столбца

Один из самых простых способов изменить значение ячейки в Pandas - это использовать индекс строки и название столбца. Мы можем использовать метод at, который позволяет нам изменять значения ячеек по индексу и названию столбца. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем значение ячейки по индексу строки и названию столбца
df.at[1, 'Age'] = 29

print(df)

Этот код изменит значение второй ячейки столбца 'Age' на значение 29.

2. По индексу строки и номеру столбца

Другой способ изменить значение ячейки - это использовать индекс строки и номер столбца. Мы можем использовать метод iat, который позволяет нам изменять значения ячеек по индексу и номеру столбца. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем значение ячейки по индексу строки и номеру столбца
df.iat[1, 1] = 29

print(df)

Этот код также изменит значение второй ячейки столбца 'Age' на значение 29.

3. По условию

Еще один способ изменить значение ячейки - это использовать условие. Мы можем использовать методы loc и iloc для выбора определенных ячеек на основе условия. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем значение ячейки по условию
df.loc[df['Name'] == 'Emma', 'Age'] = 29

print(df)

Этот код изменит значение ячейки в столбце 'Age' на значение 29 для строки, в которой значение столбца 'Name' равно 'Emma'.

4. По индексу ячейки

Кроме того, можно изменить значение ячейки, используя только индекс ячейки в DataFrame. Мы можем использовать метод set_value, который позволяет нам изменять значения ячеек по индексу ячейки. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем значение ячейки по индексу ячейки
df.set_value(1, 'Age', 29)

print(df)

Этот код также изменит значение второй ячейки столбца 'Age' на значение 29.

Вывод

Pandas предоставляет несколько способов изменения значений ячеек в DataFrame. Вы можете использовать методы at, iat, loc и set_value в зависимости от вашего предпочтения и требований.