Pandas의 특정 기준에 따라 값 수정
Pandas DataFrame을 반복할 때 일치 기준에 따라 특정 값을 수정해야 하는 경우가 많습니다. . Pandas에서 이를 달성하기 위해 Pandas의 인덱싱 및 필터링 기능을 활용할 수 있습니다.
문제 이해
목표는 DataFrame의 "ID" 열을 반복하는 것입니다. 특정 ID가 발견되면 그에 따라 "FirstName" 및 "LastName" 열을 변경합니다. Stata에서는 다음을 사용하여 이를 달성할 수 있습니다.
replace FirstName = "Matt" if ID==103 replace LastName = "Jones" if ID==103
Pandas 구현
Pandas에서 이 논리를 구현하려면 다음 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") # Using logical indexing and overwrite assignment df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt" df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"
이 코드는 조건 ID == 103을 기준으로 DataFrame을 분할하여 해당 ID가 있는 행을 선택한 다음 "FirstName" 및 "LastName" 열의 값을 원하는 값으로 덮어씁니다.
연결 할당
또 다른 방법은 덜 권장되지만 연결 할당입니다.
df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt" df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"
이 접근 방식도 필터링 조건에 따라 값을 수정하지만 권장되지 않습니다. 최신 Pandas 버전에서는 예측할 수 없는 동작이 발생할 수 있기 때문입니다.
결론
Pandas는 적절한 인덱싱 및 덮어쓰기 할당 기술을 활용하여 특정 값을 기반으로 효율적으로 수정할 수 있습니다. 일치 기준에 따라 다른 통계 소프트웨어에서 가능한 것과 유사한 복잡한 데이터 조작이 가능합니다.
위 내용은 특정 기준에 따라 Pandas DataFrame의 특정 값을 어떻게 수정할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!