<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o NumPy Where()<\/a> para atualizar rapidamente os valores de um array NumPy usando a l\u00f3gica if-else.<\/span><\/p>\n Por exemplo, o c\u00f3digo a seguir mostra como atualizar valores em um array NumPy que atenda a uma determinada condi\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n Se<\/strong> um determinado valor da tabela for menor que 5 ou maior que 8, dividimos o valor por 2.<\/span><\/p>\n Caso contr\u00e1rio,<\/strong> deixamos o valor inalterado.<\/span><\/p>\n Podemos realizar uma opera\u00e7\u00e3o semelhante em um DataFrame do pandas usando a fun\u00e7\u00e3o pandaswhere()<\/a> , mas a sintaxe \u00e9 um pouco diferente.<\/span><\/p>\n Aqui est\u00e1 a sintaxe b\u00e1sica usando a fun\u00e7\u00e3o NumPywhere():<\/span><\/p>\n E aqui est\u00e1 a sintaxe b\u00e1sica usando a fun\u00e7\u00e3o pandaswhere():<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o pandaswhere() na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte fun\u00e7\u00e3o pandaswhere()<\/strong> para atualizar os valores na coluna A com base em uma condi\u00e7\u00e3o espec\u00edfica:<\/span><\/span><\/p>\n Se<\/strong> um determinado valor na coluna A fosse menor que 20, multiplicamos o valor por 2.<\/span><\/p>\n Caso contr\u00e1rio<\/strong> , dividimos o valor por 2.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: Como contar valores em uma coluna com condi\u00e7\u00e3o<\/a> Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o NumPy Where() para atualizar rapidamente os valores de um array NumPy usando a l\u00f3gica if-else. Por exemplo, o c\u00f3digo a seguir mostra como atualizar valores em um array NumPy que atenda a uma determinada condi\u00e7\u00e3o: import numpy as np #create NumPy array of values x = np. array ([1, 3, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3275","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array of values\n<\/span>x = np. array<\/span> ([1, 3, 3, 6, 7, 9])\n\n#update valuesin array based on condition\n<\/span>x = np. where<\/span> ((x < 5) | (x > 8), x\/2, x)\n\n#view updated array\n<\/span>x\n\narray([0.5, 1.5, 1.5, 6. , 7. , 4.5])\n<\/strong><\/pre>\n x = np. where<\/span> (condition, value_if_true, value_if_false)\n<\/strong><\/pre>\n df[' col<\/span> '] = (value_if_false). where<\/span> (condition, value_if_true)<\/strong><\/pre>\n Exemplo: o equivalente a np.where() em Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' B<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n AB\n0 18 5\n1 22 7\n2 19 7\n3 14 9\n4 14 12\n5 11 9\n6 20 9\n7 28 4<\/strong><\/span><\/pre>\n #update values in column A based on condition\n<\/span>df[' A<\/span> '] = (df[' A<\/span> '] \/ 2). where<\/span> (df[' A<\/span> '] < 20, df[' A<\/span> '] * 2)\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n AB\n0 9.0 5\n1 44.0 7\n2 9.5 7\n3 7.0 9\n4 7.0 12\n5 5.5 9\n6 40.0 9\n7 56.0 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: Como excluir linhas no DataFrame com base na condi\u00e7\u00e3o<\/a>
Pandas: como substituir valores em uma coluna com base na condi\u00e7\u00e3o<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"