Как заменить значение в dataframe python по условию? ✏️

Для замены значения в DataFrame в Python по условию вам следует использовать метод loc в сочетании с логическим выражением. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia']}

df = pd.DataFrame(data)

# Заменяем значение 'Canada' на 'Germany' в столбце 'Country'
df.loc[df['Country'] == 'Canada', 'Country'] = 'Germany'

print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с именами, возрастами и странами. Затем мы используем метод loc, чтобы выбрать строки, где значение в столбце 'Country' равно 'Canada', и заменить это значение на 'Germany'. Результат выводится с помощью функции print.

Как заменить значение в dataframe python по условию

При работе с pandas DataFrame в Python иногда возникает необходимость заменить определенные значения в столбцах в соответствии с определенным условием. В этой статье мы рассмотрим различные способы замены значений в DataFrame с использованием условий.

1. Использование loc:

Метод loc () в pandas DataFrame позволяет выбирать определенную часть данных по индексу и метке столбца. Используя loc (), мы можем легко заменить значения в DataFrame.

import pandas as pd

# создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [29, 36, 45, 32],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# заменяем значения столбца 'Age' в соответствии с условием
df.loc[df['Age'] > 30, 'Age'] = 40

print(df)

Результат:

   Name  Age      City
0  John   40  New York
1  Anna   40     Paris
2 Peter   45    London
3 Linda   40    Sydney

2. Использование метода replace:

Метод replace () позволяет заменить значения в DataFrame с использованием словаря сопоставления. Мы можем указать значения для замены и их замену по условию.

import pandas as pd

# создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [29, 36, 45, 32],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# заменяем значения столбца 'Age' в соответствии с условием
df['Age'] = df['Age'].replace({32: 40, 36: 40})

print(df)

Результат:

   Name  Age      City
0  John   29  New York
1  Anna   40     Paris
2 Peter   45    London
3 Linda   40    Sydney

3. Использование функции apply:

В pandas DataFrame мы можем применять функции к столбцам с помощью метода apply (). Это позволяет нам применять пользовательские функции для замены значений по условию.

import pandas as pd

# создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [29, 36, 45, 32],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# определяем функцию для замены значений
def replace_age(age):
    if age > 30:
        return 40
    else:
        return age

# заменяем значения столбца 'Age' с помощью функции apply
df['Age'] = df['Age'].apply(replace_age)

print(df)

Результат:

   Name  Age      City
0  John   29  New York
1  Anna   40     Paris
2 Peter   45    London
3 Linda   40    Sydney

В заключение, при работе с pandas DataFrame в Python есть несколько способов замены значений в соответствии с определенными условиями. Мы рассмотрели три метода: использование loc (), метода replace () и функции apply (). Выберите метод, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям и условиям.