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如何根據另一列中的匹配值取代 Pandas DataFrame 列中的值?

Barbara Streisand
發布: 2024-11-01 06:04:31
原創
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How to Replace Values in Pandas DataFrame Columns Based on Matching Values in Another Column?

根據匹配值修改Pandas 中的資料

從Stata 轉換到Pandas 進行資料操作時,了解基於匹配值變更值的方法匹配條件必不可少。考慮這樣的情況:當「ID」欄位中的對應值與某個數字相符時,我們想要取代「FirstName」和「LastName」欄位中的特定值。

在Stata 中,使用以下命令可以輕鬆完成此任務「如果ID==103,則替換FirstName = 'Matt'。」為了在Pandas 中實現類似的結果,我們可以利用loc 或鍊式賦值方法。

loc 方法:

loc 方法使用邏輯索引來評估和修改資料基於特定條件:

<code class="python">import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt"
df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>
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鏈賦值:

鍊式賦值,雖然在較新的Pandas 版本中不鼓勵使用,但也可以用於此任務:

<code class="python">import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt"
df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"</code>
登入後複製

在這兩種方法中,表達式「df.ID == 103」建立一個布林掩碼,其中True 表示ID 等於103 的行。隨後的賦值接著修改「FirstName」和「LastName」中的соответствующий 值" 欄位。

注意: 對於較舊的Pandas 版本,鍊式賦值是一種可接受的方法。

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來源:php.cn
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