So aktualisieren Sie Zeilen und Spalten mit Python Pandas
1. Pandas-Datensatz erstellen
Um einen Datenrahmen zu erstellen, stellt Pandas den Funktionsnamen pd.DataFrame bereit, der Ihnen beim Erstellen eines Datenrahmens aus einigen Daten helfen kann. Mal sehen, wie es funktioniert.
#创建一个字典 import pandas as pd fruit_data = {"Fruit": ['Apple','Avacado','Banana','Strawberry','Grape'],"Color": ['Red','Green','Yellow','Pink','Green'], "Price": [45, 90, 60, 37, 49] } fruit_data
Hier erstellen wir ein Python-Wörterbuch, das einige Datenelemente enthält. Nun werden wir gebeten, dieses Wörterbuch in einen Pandas-Datensatz umzuwandeln.
#Dataframe data = pd.DataFrame(fruit_data) data
Das ist perfekt! Mit der Funktion pd.DataFrame
von Pandas können wir ein Wörterbuch problemlos in einen Pandas-Datensatz konvertieren. Unser Datensatz ist jetzt für zukünftige Operationen bereit. pd.DataFrame
函数,我们可以轻松地将字典转换为 pandas 数据集。 我们的数据集现在已准备好执行未来的操作。
更新列
有时,要素的列或名称会不一致。 它可以是字母表的大小写等等。 拥有统一的设计有助于我们有效地使用这些功能。
因此,作为第一步,我们将了解如何更新/更改数据中的列或特征名称。
#update the column name data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name'})
如上图所示简单。 大家甚至可以一次更新多个列名。 为此,我们必须在大括号下添加以逗号分隔的其他列名。
#multile column update data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name','Colour':'Color','Price':'Cost'})
就像这样,我们可以同时更新所有列。
更新列名的大小写
在处理具有许多列的数据集时,我们可能会遇到列名不一致的情况。
在我们的数据中,大家可以观察到所有列名的首字母大写。 始终建议为所有列名使用通用大小写。
好吧,我们可以将它们转换为大写或小写。
#lower case data.columns.str.lower() data
现在,我们所有的列名都是小写的。
更新行
和更新列一样,更新行也很简单。 我们必须先找到行值,然后才能使用新值更新该行。
我们可以使用 pandas loc
Als ersten Schritt werden wir verstehen, wie man Spalten- oder Featurenamen in den Daten aktualisiert/ändert.
#updating rows data.loc[3]
Wie oben gezeigt, einfach dargestellt. Sie können sogar mehrere Spaltennamen gleichzeitig aktualisieren. Dazu müssen wir zusätzliche Spaltennamen durch Kommas getrennt in geschweiften Klammern hinzufügen.
Fruit Strawberry Color Pink Price 37 Name: 3, dtype: object
Einfach so können wir alle Spalten gleichzeitig aktualisieren.
#update data.loc[3] = ['PineApple','Yellow','48'] data

Das Aktualisieren von Zeilen ist genauso einfach wie das Aktualisieren von Spalten. Wir müssen den Zeilenwert finden, bevor wir die Zeile mit dem neuen Wert aktualisieren können.
loc
verwenden, um Zeilen zu lokalisieren. 🎜#更新特定值 data.loc[3, ['Price']]
Price 48 Name: 3, dtype: object
#updating data.loc[3, ['Price']] = [65] data
#Condition updated = data['Price'] > 60 updated
0 False 1 True 2 False 3 True 4 False Name: Price, dtype: bool
#Updating data.loc[updated, 'Price'] = 'Expensive' data
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo aktualisieren Sie Zeilen und Spalten mit Python Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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