Pandas DataFrame : 조건에 따라 열의 모든 값을 바꿉니다.

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다음과 같은 간단한 DataFrame이 있습니다.

Pandas DataFrame

'First Season'열에서 모든 값을 선택하고 1990 년이 넘는 값을 1로 바꾸고 싶습니다.이 예에서 Baltimore Ravens만이 1996 년을 1로 바 꾸었습니다 (나머지 데이터는 그대로 유지).

다음을 사용했습니다.

df.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1

그러나 'First Season'열의 값뿐만 아니라 해당 행의 모든 값을 1로 대체합니다.

해당 열의 값만 어떻게 바꿀 수 있습니까?

python pandas dataframe

— 이치 목
소스

226

해당 열을 선택해야합니다.

In [41]:
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
df

Out[41]:
                 Team  First Season  Total Games
0      Dallas Cowboys          1960          894
1       Chicago Bears          1920         1357
2   Green Bay Packers          1921         1339
3      Miami Dolphins          1966          792
4    Baltimore Ravens             1          326
5  San Franciso 49ers          1950         1003

따라서 여기의 구문은 다음과 같습니다.

df.loc[<mask>(here mask is generating the labels to index) , <optional column(s)> ]

문서 와 의미를 보여주는 pandas까지 10 분을 확인할 수 있습니다.

편집하다

당신은 부울 지표를 생성 할 경우, 당신은 부울 시리즈를 생성하는 부울 조건을 사용하여에 DTYPE 캐스트 할 수 있습니다 int이 변환됩니다 True와 False에 1와 0각각 :

In [43]:
df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)
df

Out[43]:
                 Team  First Season  Total Games
0      Dallas Cowboys             0          894
1       Chicago Bears             0         1357
2   Green Bay Packers             0         1339
3      Miami Dolphins             0          792
4    Baltimore Ravens             1          326
5  San Franciso 49ers             0         1003

— EdChum
소스

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파티에 조금 늦었지만 여전히 numpy를 사용하는 것을 선호합니다.

import numpy as np
df['First Season'] = np.where(df['First Season'] > 1990, 1, df['First Season'])

— 아미르 F
소스

2

조건부로 열 값을 덮어 쓰는 솔루션을 찾고 있었지만 다음과 같이 다른 열의 값을 기반으로합니다. df [ 'col1'] = np.where (df [ 'id'] == '318431682259014', 'NEW', df [ 'col1']) 이것이 해결책이었습니다.

— user582175

나는 이와 같은 여러 조건에 대해 이것을 시도하고 있지만 계속 ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 내가하려는 것은 기본적으로 df['A'] = np.where(df['B'] in some_values, df['A']*2, df['A]. 아무도 이것에 대한 아이디어가 있습니까?

— M.Schalk

6

df['First Season'].loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1

아무도이 대답을 가지고 있지 않다는 것이 이상합니다. 코드에서 빠진 부분은 df 바로 뒤에있는 [ 'First Season']이며 내부의 중괄호를 제거하십시오.

— Odz
소스

그것은 'SettingWithCopyWarning :'을 제공합니다. EdChum의 대답과 같이 전체적으로 .loc을 사용하는 것이 좋습니다.

— ambitiousdonut

2

단일 조건, 즉. ( 'employrate'] > 70 )

       country        employrate alcconsumption
0  Afghanistan  55.7000007629394            .03
1      Albania  51.4000015258789           7.29
2      Algeria              50.5            .69
3      Andorra                            10.17
4       Angola  75.6999969482422           5.57

이것을 사용하십시오 :

df.loc[df['employrate'] > 70, 'employrate'] = 7

       country  employrate alcconsumption
0  Afghanistan   55.700001            .03
1      Albania   51.400002           7.29
2      Algeria   50.500000            .69
3      Andorra         nan          10.17
4       Angola    7.000000           5.57

따라서 여기서 구문은 다음과 같습니다.

df.loc[<mask>(here mask is generating the labels to index) , <optional column(s)> ]

여러 조건 즉. (df['employrate'] <=55) & (df['employrate'] > 50)

이것을 사용하십시오 :

df['employrate'] = np.where(
   (df['employrate'] <=55) & (df['employrate'] > 50) , 11, df['employrate']
   )

out[108]:
       country  employrate alcconsumption
0  Afghanistan   55.700001            .03
1      Albania   11.000000           7.29
2      Algeria   11.000000            .69
3      Andorra         nan          10.17
4       Angola   75.699997           5.57

따라서 여기서 구문은 다음과 같습니다.

 df['<column_name>'] = np.where((<filter 1> ) & (<filter 2>) , <new value>, df['column_name'])

— Harshit Jain
소스

0

df.loc[df['First season'] > 1990, 'First Season'] = 1

설명:

df.loc'행 인덱스'와 '열 인덱스'라는 두 개의 인수를받습니다. 값이 '첫 번째 시즌'열에서 각 행 값의 27보다 큰지 확인한 다음 1로 바꿉니다.

— 압둘라 샤피
소스