🐼 Обновление pandas: где и как использовать

Обновление значений в Pandas DataFrame с использованием условия

В Pandas можно обновлять значения в DataFrame, удовлетворяющие определенному условию, с помощью метода loc.

import pandas as pd

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

# Обновляем значения столбца 'B', где значение столбца 'A' равно 2
df.loc[df['A'] == 2, 'B'] = 10

print(df)

Результат:

   A   B
0  1   4
1  2  10
2  3   6

В данном примере мы использовали метод loc для выбора строк, где значение столбца 'A' равно 2, и обновили значение столбца 'B' на 10.

Обновление данных в pandas с помощью метода "where"

Метод "where" в библиотеке pandas предоставляет возможность обновлять значения в DataFrame или Series на основе определенного условия. Этот метод позволяет заменить значения там, где условие выполняется, и оставить значения нетронутыми в остальных случаях.

Давайте рассмотрим подробнее, как использовать метод "where" в pandas.

Синтаксис метода "where"

Синтаксис метода "where" выглядит следующим образом:

df.where(condition, new_value, inplace=False)
    

где:

• df - DataFrame или Series, в котором нужно обновить значения
• condition - условие, которое должно выполняться для замены значений
• new_value - новое значение, которое будет присвоено в случае выполнения условия
• inplace - параметр, определяющий, следует ли изменять исходный DataFrame (по умолчанию False)

Важно отметить, что метод "where" не изменяет оригинальный DataFrame или Series, если параметр inplace не установлен в True. Вместо этого, он возвращает новый DataFrame или Series с обновленными значениями.

Примеры использования метода "where"

Давайте рассмотрим несколько примеров использования метода "where" для лучшего понимания его работы.

Пример 1: Обновление значений в DataFrame

Предположим, у нас есть следующий DataFrame:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}

df = pd.DataFrame(data)
    

Мы хотим заменить значения столбца "Salary" на 0 для всех записей, где возраст меньше или равен 30. Мы можем сделать это, используя метод "where" следующим образом:

df['Salary'].where(df['Age'] > 30, 0, inplace=True)
    

После выполнения этого кода, значения столбца "Salary" будут обновлены, и DataFrame будет выглядеть следующим образом:

    Name   Age  Salary
0   John    25       0
1  Alice    30       0
2    Bob    35    7000
3  Emily    40    8000
    

Пример 2: Обновление значений в Series

Предположим, у нас есть следующий Series:

import pandas as pd

series = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
    

Мы хотим заменить значения в серии, удовлетворяющие определенному условию. Например, заменим все значения, меньшие или равные 30, на 0. Для этого можно использовать метод "where" следующим образом:

series.where(series > 30, 0, inplace=True)
    

После выполнения этого кода, значения в серии будут изменены, и она будет выглядеть следующим образом:

0    0
1    0
2    0
3   40
4   50
dtype: int64
    

Заключение

Метод "where" в библиотеке pandas предоставляет удобный способ обновления значений в DataFrame или Series на основе определенного условия. Он позволяет заменить значения, где условие выполняется, и оставить значения нетронутыми в остальных случаях.

Выбирайте такие условия, которые соответствуют вашим требованиям, и используйте метод "where" для обновления данных в pandas.