Panda: come sostituire i valori in una colonna in base alla condizione

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per sostituire i valori in una colonna di un DataFrame panda in base a una condizione:

 #replace values in 'column1' that are greater than 10 with 20
df. loc [df[' column1 '] > 10, ' column1 '] = 20

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio 1: sostituisci i valori in una colonna in base a una condizione

Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 13, 9, 14],
                   ' assists ': [3, 8, 2, 6, 6, 5, 9, 5]})

#view DataFrame
df

	team position points assists
0 A G 5 3
1 A G 7 8
2 A F 7 2
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 13 5
6 B F 9 9
7 B F 14 5       

Possiamo utilizzare il seguente codice per sostituire ogni valore nella colonna “punti” maggiore di 10 con un valore pari a 20:

 #replace any values in 'points' column greater than 10 with 20
df. loc [df[' points '] > 10, ' points '] = 20

#view updated DataFrame
df

	team position points assists
0 A G 5 3
1 A G 7 8
2 A F 7 2
3 A F 9 6
4 B G 20 6
5 B G 20 5
6 B F 9 9
7 B F 20 5

Da notare che ciascuno dei tre valori nella colonna “punti” maggiore di 10 è stato sostituito dal valore 20.

Esempio 2: sostituisci i valori in una colonna in base a più condizioni

Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 13, 9, 14],
                   ' assists ': [3, 8, 2, 6, 6, 5, 9, 5]})

#view DataFrame
df

	team position points assists
0 A G 5 3
1 A G 7 8
2 A F 7 2
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 13 5
6 B F 9 9
7 B F 14 5       

Possiamo utilizzare il seguente codice per sostituire ogni valore nella colonna “posizione” dove i punti sono inferiori a 10 o gli assist sono inferiori a 5 con la stringa “Bad”:

 #replace string in 'position' column with 'bad' if points < 10 or assists < 5
df. loc [(df[' points '] < 10) | (df[' assists '] < 5), ' position '] = ' Bad '

#view updated DataFrame
df

        team position points assists
0 A Bad 5 3
1 A Bad 7 8
2 A Bad 7 2
3 A Bad 9 6
4 B G 20 6
5 B G 20 5
6 B Bad 9 9
7 B F 20 5

Allo stesso modo, possiamo usare il seguente codice per sostituire ogni valore nella colonna “posizione” dove i punti sono inferiori a 10 e i passaggi sono inferiori a 5 con la stringa “Bad”:

 #replace string in 'position' column with 'bad' if points < 10 and assists < 5
df. loc [(df[' points '] < 10) & (df[' assists '] < 5), ' position '] = ' Bad '

#view updated DataFrame
df

        team position points assists
0 A Bad 5 3
1 A G 7 8
2 A Bad 7 2
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 13 5
6 B F 9 9
7 B F 14 5

Tieni presente che il valore “posizione” delle due righe in cui i punti erano inferiori a 10 e gli assist inferiori a 5 era sostituito con la stringa “Bad”.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come selezionare le righe in base a più condizioni in Pandas
Come creare una nuova colonna basata su una condizione in Pandas
Come filtrare un Pandas DataFrame su più condizioni