Pandas DataFrame: Sasaran Penggantian Nilai Berdasarkan Syarat
Dalam Panda, selalunya perlu mengubah suai nilai tertentu dalam DataFrame berdasarkan kriteria tertentu . Walaupun pendekatan biasa ialah menggunakan loc untuk memilih baris, adalah penting untuk memahami cara menyasarkan lajur tertentu dengan tepat untuk pengubahsuaian nilai.
Pertimbangkan DataFrame berikut, di mana kami ingin menggantikan nilai dalam 'Musim Pertama' lajur yang melebihi 1990 dengan integer 1:
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 1996 326 5 San Franciso 49ers 1950 1003
Percubaan awal hanya menggunakan fungsi loc mengakibatkan menggantikan semua nilai dalam baris yang dipilih dan bukannya lajur yang disasarkan semata-mata. Untuk membetulkan perkara ini, kita perlu menyatakan secara eksplisit lajur 'Musim Pertama' sebagai hujah kedua untuk menempatkan:
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
Pendekatan sasaran ini memastikan bahawa hanya nilai dalam lajur 'Musim Pertama' memenuhi syarat adalah digantikan dengan 1, menjadikan lajur lain tidak terjejas.
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
Sebagai alternatif, jika hasil yang diingini ialah penunjuk boolean, anda boleh menggunakan syarat untuk mencipta Siri boolean dan menukarnya kepada integer, di mana Betul dan Salah terjemahkan kepada 1 dan 0, masing-masing:
df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)
Pendekatan ini menghasilkan DataFrame dengan nilai yang dikemas kini:
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
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggantikan Nilai Khusus dalam Lajur Pandas DataFrame Berdasarkan Syarat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!