Pandas根据条件实现替换列中的值

在使用Pandas的Python中，DataFrame列中的值可以通过使用各种内置函数根据条件进行替换。在本文中，我们将讨论在Pandas中用条件替换数据集列中的值的各种方法。

1. 使用dataframe.loc方法

使用此方法，我们可以使用条件或布尔数组访问一组行或列。如果我们可以访问它，我们也可以操纵值，是的！这是我们的第一个方法，通过pandas中的dataframe.loc[]函数，我们可以访问一个列并使用条件更改其值。

语法: df.loc[ df[“column_name”] == “some_value”, “column_name”] = “value”

注意：您也可以使用其他运算符来构造条件以更改数值。

例子：在此示例中，代码导入Pandas和NumPy库，从保存学生数据的字典（‘Student’）构建DataFrame（‘df’），然后在打印修改后的DataFrame之前将’gender’列的值从“male”更改为“1”。

# Importing the libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# data
Student = {
	'Name': ['John', 'Jay', 'sachin', 'Geetha', 'Amutha', 'ganesh'],
	'gender': ['male', 'male', 'male', 'female', 'female', 'male'],
	'math score': [50, 100, 70, 80, 75, 40],
	'test preparation': ['none', 'completed', 'none', 'completed',
						'completed', 'none'],
}

# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(Student)

# Applying the condition
df.loc[df["gender"] == "male", "gender"] = 1
print(df)

输出

 Name  gender  math score test preparation
0    John       1          50             none
1     Jay       1         100        completed
2  sachin       1          70             none
3  Geetha  female          80        completed
4  Amutha  female          75        completed
5  ganesh       1          40             none

2. 使用NumPy.where方法

我们将要看到的另一个方法是使用NumPy库。NumPy是一个非常流行的库，用于计算2D和3D数组。它为我们提供了一个非常有用的方法，where（）可以访问带有条件的特定行或列。我们还可以使用此函数更改列的特定值。

语法: df[“column_name”] = np.where(df[“column_name”]==”some_value”, value_if_true, value_if_false)

例子：在此示例中，代码导入Pandas和NumPy库，从包含学生数据的名为“student”的字典中构建名为“df”的DataFrame，并使用NumPy np.where函数将“gender”列的值从“female”更改为“0”，将“male”更改为1。然后输出更改后的DataFrame。

# Importing the libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# data
student = {
	'Name': ['John', 'Jay', 'sachin', 'Geetha', 'Amutha', 'ganesh'],
	'gender': ['male', 'male', 'male', 'female', 'female', 'male'],
	'math score': [50, 100, 70, 80, 75, 40],
	'test preparation': ['none', 'completed', 'none', 'completed',
						'completed', 'none'],
}

# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(student)


# Applying the condition
df["gender"] = np.where(df["gender"] == "female", 0, 1)
print(df)

输出

Name  gender  math score test preparation
0    John       1          50             none
1     Jay       1         100        completed
2  sachin       1          70             none
3  Geetha       0          80        completed
4  Amutha       0          75        completed
5  ganesh       1          40             none

3. 使用mask方法

Pandas masking函数用于将任何行或列的值替换为条件。

语法: df[‘column_name’].mask( df[‘column_name’] == ‘some_value’, value , inplace=True )

例子：在此示例中，代码导入Pandas和NumPy库，从包含学生数据的名为“student”的字典中构建名为“df”的DataFrame，然后使用Pandas mask函数将“gender”列中的值“female”替换为0，然后打印修改后的DataFrame。它还包括一行注释，显示如何有条件地将“math score”列中的值替换为“good”（对于大于或等于60的分数）。

# Importing the libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# data
student = {
	'Name': ['John', 'Jay', 'sachin', 'Geetha', 'Amutha', 'ganesh'],
	'gender': ['male', 'male', 'male', 'female', 'female', 'male'],
	'math score': [50, 100, 70, 80, 75, 40],
	'test preparation': ['none', 'completed', 'none', 'completed', 
						'completed', 'none'],
}

# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(student)

# Applying the condition
df['gender'].mask(df['gender'] == 'female', 0, inplace=True)
print(df)
# Try this too
#df['math score'].mask(df['math score'] >=60 ,'good', inplace=True)

输出

Name gender  math score test preparation
0    John   male          50             none
1     Jay   male         100        completed
2  sachin   male          70             none
3  Geetha      0          80        completed
4  Amutha      0          75        completed
5  ganesh   male          40             none

4. 使用apply（）和lambda函数

在这个例子中，我们使用了lamda和apply（）函数来根据条件替换列中的值。

# Importing the libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# Data
student = {
	'Name': ['John', 'Jay', 'sachin', 'Geetha', 'Amutha', 'ganesh'],
	'gender': ['male', 'male', 'male', 'female', 'female', 'male'],
	'math score': [50, 100, 70, 80, 75, 40],
	'test preparation': ['none', 'completed', 'none', 'completed',
						'completed', 'none'],
}

# Creating a DataFrame object
df = pd.DataFrame(student)

# Applying the condition using apply and lambda
df['gender'] = df['gender'].apply(lambda x: 0 if x == 'female' else x)

print(df)

输出

Name gender  math score test preparation 
0    John   male          50             none 
1     Jay   male         100        completed 
2  sachin   male          70             none 
3  Geetha      0          80        completed 
4  Amutha      0          75        completed 
5  ganesh   male          40             none

到此这篇关于Pandas根据条件实现替换列中的值的文章就介绍到这了,更多相关Pandas替换列值内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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