条件に基づいて Pandas DataFrame の列値を選択的に置換するにはどうすればよいですか?
Pandas DataFrame: 条件に基づいて列の値を置換
この質問の目標は、以下に基づいて DataFrame の列の値を選択的に置換することです。条件。サッカー チームとその最初のシーズンを含む DataFrame があるとすると、1990 年を超える 'First Season' 列のすべての値を 1 に置き換えたいと考えます。
提供されたソリューション df.loc[(df['First Season '] > 1990)] = 1 は、ターゲット列だけでなく、選択された行のすべての値を誤って置き換えます。これに対処するには、変更する列を指定する必要があります。
この変更の正しい構文は次のとおりです。
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
その仕組みは次のとおりです。
- df.loc[(df['First Season'] > 1990)]: これにより、'First Season' の値が 1990 より大きい行が選択され、DataFrame にインデックスを付けるためのラベルが効果的に生成されます。
- 'First Season': オプションで、置換が行われる列を指定します。
このコード行を実行すると、指定された条件を満たす 'First Season' 値のみが次の値に置き換えられます。 1、DataFrame の残りの部分を保持します。
追加の考慮事項:
必要な結果がブール インジケーターの場合、値を 1 に置き換える代わりに、ブール値シリーズを生成し、それを整数データ型にキャストするためのブール条件:
df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)
これにより、True 値が 1 に、False 値が 0 に変換され、'First Season' 列にブール値インジケーターが作成されます。
以上が条件に基づいて Pandas DataFrame の列値を選択的に置換するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
