🐼 Панда: как заменить значения в столбце

Для замены значений в столбце с помощью библиотеки Pandas, вы можете использовать метод replace. Вот как это сделать:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame для примера
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']}

df = pd.DataFrame(data)

# Заменим значение в столбце 'Возраст' на новое значение
df['Возраст'].replace(30, 31, inplace=True)

print(df)
    

В этом примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами: 'Имя', 'Возраст' и 'Город'. Затем мы используем метод replace на столбце 'Возраст', чтобы заменить значение 30 на 31. С помощью параметра inplace=True мы модифицируем исходный DataFrame, вместо создания нового. Надеюсь, это поможет вам заменить значения в столбце с помощью Pandas!

В столбцах pandas есть несколько способов замены значений. Давайте рассмотрим несколько методов для выполнения этой задачи.

Метод replace()

Один из способов заменить значения в столбце - использовать метод replace(). Этот метод позволяет заменить определенные значения в столбце на другие значения.

import pandas as pd

# Создание примера DataFrame
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Карл', 'Джек'],
        'Оценка': [90, 85, 92, 78]}

df = pd.DataFrame(data)

# Замена значения 85 на 90 в столбце 'Оценка'
df['Оценка'] = df['Оценка'].replace(85, 90)

print(df)

Результат выполнения кода:

    Имя  Оценка
0  Алиса      90
1    Боб      90
2   Карл      92
3   Джек      78

Метод fillna()

Если вам нужно заменить пропущенные значения в столбце, вы можете использовать метод fillna(). Он позволяет заменить NaN значения в столбце на указанное значение.

import pandas as pd
import numpy as np

# Создание примера DataFrame с пропущенными значениями
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Карл', np.nan],
        'Уровень': [90, np.nan, 85, 78]}

df = pd.DataFrame(data)

# Замена пропущенных значений в столбце 'Уровень' на 0
df['Уровень'] = df['Уровень'].fillna(0)

print(df)

Результат выполнения кода:

     Имя  Уровень
0  Алиса     90.0
1    Боб      0.0
2   Карл     85.0
3    NaN     78.0

Метод map()

Еще один способ замены значений в столбце - использовать метод map(). С помощью этого метода вы можете заменить каждое значение в столбце на новое значение, определенное вами.

import pandas as pd

# Создание примера DataFrame
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Карл', 'Джек'],
        'Оценка': ['Отлично', 'Хорошо', 'Отлично', 'Плохо']}

df = pd.DataFrame(data)

# Замена значений в столбце 'Оценка'
df['Оценка'] = df['Оценка'].map({'Отлично': 'A', 'Хорошо': 'B', 'Плохо': 'F'})

print(df)

Результат выполнения кода:

     Имя Оценка
0  Алиса      A
1    Боб      B
2   Карл      A
3   Джек      F

Метод apply()

Если вам нужно выполнить более сложную операцию замены значений в столбце, вы можете использовать метод apply(). С помощью него вы можете применить пользовательскую функцию к каждому значению столбца.

import pandas as pd

# Создание примера DataFrame
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Карл', 'Джек'],
        'Оценка': [90, 85, 92, 78]}

df = pd.DataFrame(data)

# Замена значений в столбце 'Оценка' с помощью пользовательской функции
def replace_grade(grade):
    if grade >= 90:
        return 'A'
    elif grade >= 80:
        return 'B'
    else:
        return 'C'

df['Оценка'] = df['Оценка'].apply(replace_grade)

print(df)

Результат выполнения кода:

     Имя Оценка
0  Алиса      A
1    Боб      B
2   Карл      A
3   Джек      C

Это лишь несколько способов замены значений в столбце с помощью библиотеки pandas. Зная эти методы, вы можете гибко управлять данными и выполнять необходимые замены значений в столбце.