条件に基づいて Pandas DataFrame の列値を選択的に置換するにはどうすればよいですか?
Pandas DataFrame: 条件に基づいて列の値を置換
この質問の目標は、以下に基づいて DataFrame の列の値を選択的に置換することです。条件。サッカー チームとその最初のシーズンを含む DataFrame があるとすると、1990 年を超える 'First Season' 列のすべての値を 1 に置き換えたいと考えます。
提供されたソリューション df.loc[(df['First Season '] > 1990)] = 1 は、ターゲット列だけでなく、選択された行のすべての値を誤って置き換えます。これに対処するには、変更する列を指定する必要があります。
この変更の正しい構文は次のとおりです。
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
その仕組みは次のとおりです。
- df.loc[(df['First Season'] > 1990)]: これにより、'First Season' の値が 1990 より大きい行が選択され、DataFrame にインデックスを付けるためのラベルが効果的に生成されます。
- 'First Season': オプションで、置換が行われる列を指定します。
このコード行を実行すると、指定された条件を満たす 'First Season' 値のみが次の値に置き換えられます。 1、DataFrame の残りの部分を保持します。
追加の考慮事項:
必要な結果がブール インジケーターの場合、値を 1 に置き換える代わりに、ブール値シリーズを生成し、それを整数データ型にキャストするためのブール条件:
df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)
これにより、True 値が 1 に、False 値が 0 に変換され、'First Season' 列にブール値インジケーターが作成されます。
以上が条件に基づいて Pandas DataFrame の列値を選択的に置換するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

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PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
