鏈接賦值和 Pandas 的 Loc 函數(shù)以根據(jù)條件值修改數(shù)據(jù)
在 Python 的 Pandas 庫(kù)中，處理數(shù)據(jù)操作可能會(huì)給以下人員帶來(lái)挑戰(zhàn)那些習(xí)慣其他編程工具的人。本文解決了有關(guān)迭代 Pandas 數(shù)據(jù)以根據(jù)條件修改特定值的特定查詢。
問(wèn)題：
當(dāng)前的任務(wù)是修改兩個(gè)值，F(xiàn)irstName和 LastName，在 DataFrame 中基于 ID 列中的匹配值。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng) ID 等于 103 時(shí)，F(xiàn)irstName 和 LastName 應(yīng)分別替換為“Matt”和“Jones”。
解決方案：替代方法
方法1：使用 Loc 進(jìn)行切片和索引
要根據(jù) Pandas 中的條件值修改數(shù)據(jù)，一種有效的方法是使用 loc 函數(shù)。此函數(shù)允許根據(jù)指定條件進(jìn)行邏輯評(píng)估并覆蓋數(shù)據(jù)。
<code class="python">import pandas
df = pandas.read_csv("test.csv")
df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt"
df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>
方法 2：鏈?zhǔn)劫x值
另一種方法是鏈?zhǔn)劫x值，其中涉及賦值根據(jù)條件將值賦給 DataFrame 中的特定元素。盡管這種方法因其潛在的不穩(wěn)定性而不被鼓勵(lì)，但它對(duì)于理解仍然有用：
<code class="python">import pandas
df = pandas.read_csv("test.csv")
df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt"
df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"</code>以上是如何使用鏈接賦值和 loc 函數(shù)根據(jù)條件值修改 Pandas DataFrame 中的特定值？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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