Comment remplacer des valeurs dans une colonne DataFrame en fonction d'une condition ?

Remplacement des valeurs dans une colonne DataFrame en fonction de la condition

Dans ce scénario, vous disposez d'un DataFrame avec une colonne nommée « Première saison ». Vous souhaitez modifier les valeurs de cette colonne, en remplaçant notamment celles supérieures à 1990 par la valeur 1. Alors que la tentative faite est de sélectionner les valeurs en utilisant df.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1, il remplace toutes les valeurs des lignes sélectionnées au lieu de cibler uniquement la colonne "Première saison".

Pour remplacer efficacement les valeurs d'une colonne spécifique en fonction d'une condition, il est essentiel de spécifier clairement la colonne dans les critères de sélection . Ceci est réalisé en utilisant la syntaxe suivante :

<code class="python">df.loc[<mask>, <optional column(s)>]</code>

Dans votre cas, le masque est utilisé pour sélectionner les lignes avec des valeurs de « Première saison » supérieures à 1990. Le code ci-dessous permettra d'obtenir le résultat souhaité :

<code class="python">df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1</code>

Alternativement, si vous avez l'intention de créer un indicateur booléen, vous pouvez utiliser la condition booléenne pour générer une série booléenne et convertir les valeurs Vrai et Faux en entiers à l'aide de .astype(). Cette approche générera une colonne avec les valeurs 1 (Vrai) et 0 (Faux).

<code class="python">df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)</code>

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