Pandas : comment remplacer les valeurs dans une colonne en fonction de la condition

Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour remplacer les valeurs dans une colonne d’un DataFrame pandas en fonction d’une condition :

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

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple 1 : Remplacer les valeurs dans une colonne en fonction d’une condition

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
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       

Nous pouvons utiliser le code suivant pour remplacer chaque valeur de la colonne « points » supérieure à 10 par une valeur de 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

Notez que chacune des trois valeurs de la colonne « points » supérieures à 10 ont été remplacées par la valeur 20.

Exemple 2 : Remplacer les valeurs dans une colonne en fonction de plusieurs conditions

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
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       

Nous pouvons utiliser le code suivant pour remplacer chaque valeur de la colonne « position » où les points sont inférieurs à 10 ou où les passes décisives sont inférieures à 5 par la chaîne « Mauvais » :

#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

De même, nous pouvons utiliser le code suivant pour remplacer chaque valeur de la colonne « position » où les points sont inférieurs à 10 et où les passes sont inférieures à 5 par la chaîne « Mauvais » :

#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

Notez que les deux lignes où les points étaient inférieurs à 10 et les passes décisives inférieures à 5 ont vu leur valeur « position » remplacée par la chaîne « Mauvais ».

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :

Comment sélectionner des lignes selon plusieurs conditions dans Pandas
Comment créer une nouvelle colonne basée sur une condition dans Pandas
Comment filtrer un DataFrame Pandas sur plusieurs conditions