Pandy: jak zaktualizować wartości w wierszach

Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby zaktualizować wartości w ramce DataFrame pandy podczas korzystania z iterrows :

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

Ten konkretny przykład wykonuje iterację po każdym wierszu ramki DataFrame i aktualizuje wartość w kolumnie z kropkami do 50 , jeśli wartość jest obecnie większa niż 15.

Jeśli bieżąca wartość jest mniejsza lub równa 15, wartość jest aktualizowana do 10 .

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Przykład: Zaktualizuj wartości w Pandas DataFrame w wierszach

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych pandy, która pokazuje liczbę punktów zdobytych przez różnych koszykarzy:

 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

Powiedzmy, że chcemy zaktualizować wartości w kolumnie punktów, stosując następującą logikę:

• Jeśli liczba punktów jest mniejsza lub równa 15, zaktualizuj wartość na 10 .
• Jeśli liczba punktów jest większa niż 15, zaktualizuj wartość do 50 .

Możemy użyć funkcji iterrows do iterowania po każdym wierszu ramki DataFrame i wprowadzenia następujących aktualizacji:

 #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

Widzimy, że wartości w kolumnie punktów zostały odpowiednio zaktualizowane.

Uwaga : pełną dokumentację funkcji pandas iterrows() można znaleźć tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Pandy: jak poruszać się po kolumnach
Pandy: jak wybierać wiersze między dwiema wartościami
Pandy: zaktualizuj wartości kolumn w oparciu o inną DataFrame