Tôi có một DataFrame đơn giản như sau:
Tôi muốn chọn tất cả các giá trị từ cột 'Mùa đầu tiên' và thay thế các giá trị trên 1990 bằng 1. Trong ví dụ này, chỉ có Baltimore Ravens sẽ có 1996 thay thế bằng 1 (giữ nguyên các dữ liệu còn lại).
Tôi đã sử dụng như sau:
df.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1Nhưng, nó thay thế tất cả các giá trị trong hàng đó bằng 1 và không chỉ các giá trị trong cột 'Mùa đầu tiên'.
Làm thế nào tôi có thể thay thế chỉ các giá trị từ cột đó?
Câu trả lời:
Bạn cần chọn cột đó:
In [41]:
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
df
Out[41]:
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
Vì vậy, cú pháp ở đây là:
df.loc[<mask>(here mask is generating the labels to index) , <optional column(s)> ]Bạn có thể kiểm tra các tài liệu và 10 phút để gấu trúc hiển thị ngữ nghĩa
BIÊN TẬP
Nếu bạn muốn tạo ra một chỉ số boolean sau đó bạn chỉ có thể sử dụng các điều kiện boolean để tạo ra một dòng boolean và cast dtype tới intnày sẽ chuyển đổi Truevà Falseđến 1và 0lần lượt là:
In [43]:
df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)
df
Out[43]:
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
Đến bữa tiệc muộn một chút nhưng tôi vẫn thích sử dụng numpy trong đó:
import numpy as np
df['First Season'] = np.where(df['First Season'] > 1990, 1, df['First Season'])ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). Những gì tôi đang cố gắng làm về cơ bản là df['A'] = np.where(df['B'] in some_values, df['A']*2, df['A]. Có ai có ý tưởng về điều này?
df['First Season'].loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1lạ là không ai có câu trả lời này, phần còn thiếu duy nhất trong mã của bạn là ['Mùa đầu tiên'] ngay sau df và chỉ cần xóa dấu ngoặc nhọn của bạn bên trong.
cho điều kiện duy nhất, tức là. ( 'employrate'] > 70 )
country employrate alcconsumption
0 Afghanistan 55.7000007629394 .03
1 Albania 51.4000015258789 7.29
2 Algeria 50.5 .69
3 Andorra 10.17
4 Angola 75.6999969482422 5.57dùng cái này:
df.loc[df['employrate'] > 70, 'employrate'] = 7 country employrate alcconsumption
0 Afghanistan 55.700001 .03
1 Albania 51.400002 7.29
2 Algeria 50.500000 .69
3 Andorra nan 10.17
4 Angola 7.000000 5.57do đó cú pháp ở đây là:
df.loc[<mask>(here mask is generating the labels to index) , <optional column(s)> ]Đối với nhiều điều kiện tức là. (df['employrate'] <=55) & (df['employrate'] > 50)
dùng cái này:
df['employrate'] = np.where(
(df['employrate'] <=55) & (df['employrate'] > 50) , 11, df['employrate']
)out[108]:
country employrate alcconsumption
0 Afghanistan 55.700001 .03
1 Albania 11.000000 7.29
2 Algeria 11.000000 .69
3 Andorra nan 10.17
4 Angola 75.699997 5.57do đó cú pháp ở đây là:
df['<column_name>'] = np.where((<filter 1> ) & (<filter 2>) , <new value>, df['column_name'])df.loc[df['First season'] > 1990, 'First Season'] = 1Giải trình:
df.locnhận hai đối số, 'chỉ mục hàng' và 'chỉ mục cột'. Chúng tôi đang kiểm tra xem giá trị có lớn hơn 27 của mỗi giá trị hàng hay không, trong cột "Mùa đầu tiên" và sau đó chúng tôi thay thế bằng 1.