Pandas: so aktualisieren sie werte in zeilen

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Werte in einem Pandas-DataFrame zu aktualisieren, während Sie iterrows verwenden:

 for i, row in df. iterrows ():
    points_add = 10
    if row[' points '] > 15:
        points_add = 50
    df. at [i,' points '] = points_add

Dieses spezielle Beispiel durchläuft jede Zeile eines DataFrame und aktualisiert den Wert in der Punktspalte auf 50 , wenn der Wert derzeit größer als 15 ist.

Wenn der aktuelle Wert kleiner oder gleich 15 ist, wird der Wert auf 10 aktualisiert.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Werte im Pandas DataFrame zeilenweise aktualisieren

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die Anzahl der von verschiedenen Basketballspielern erzielten Punkte anzeigt:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I'],
                   ' points ': [10, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 20]})

#view DataFrame
print (df)

  player points
0 to 10
1 B 12
2 C 14
3 D 15
4 E 15
5 F 15
6 G 16
7:17 a.m.
8 I 20

Nehmen wir an, wir möchten die Werte in der Punktespalte mithilfe der folgenden Logik aktualisieren:

• Wenn die Punkte kleiner oder gleich 15 sind, aktualisieren Sie den Wert auf 10 .
• Wenn die Punkte größer als 15 sind, aktualisieren Sie den Wert auf 50 .

Wir können die Funktion iterrows verwenden, um jede Zeile des DataFrame zu durchlaufen und diese Aktualisierungen vorzunehmen:

 #iterate over each row in DataFrame and update values in points column
for i, row in df. iterrows ():
    points_add = 10
    if row[' points '] > 15:
        points_add = 50
    df. at [i,' points '] = points_add

#view updated DataFrame
print (df)

  player points
0 to 10
1 B 10
2 C 10
3 D 10
4 E 10
5 F 10
6 G 50
7:50 a.m.
8 I 50

Wir können sehen, dass die Werte in der Punktespalte entsprechend aktualisiert wurden.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation für die Funktion pandas iterrows() finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

Pandas: So navigieren Sie durch Spalten
Pandas: So wählen Sie Zeilen zwischen zwei Werten aus
Pandas: Spaltenwerte basierend auf einem anderen DataFrame aktualisieren