पांडा डेटाफ़्रेम: शर्तों के आधार पर लक्षित मूल्य प्रतिस्थापन

पांडा में, कुछ मानदंडों के आधार पर डेटाफ़्रेम के भीतर विशिष्ट मानों को संशोधित करना अक्सर आवश्यक होता है . जबकि एक सामान्य तरीका पंक्तियों का चयन करने के लिए loc का उपयोग करना है, यह समझना महत्वपूर्ण है कि मूल्य संशोधन के लिए किसी विशिष्ट कॉलम को सटीक रूप से कैसे लक्षित किया जाए।

निम्नलिखित डेटाफ़्रेम पर विचार करें, जहां हम 'प्रथम सीज़न' में मानों को प्रतिस्थापित करना चाहते हैं वह कॉलम जो पूर्णांक 1 के साथ 1990 से अधिक है:

                 Team  First Season  Total Games
0      Dallas Cowboys          1960          894
1       Chicago Bears          1920         1357
2   Green Bay Packers          1921         1339
3      Miami Dolphins          1966          792
4    Baltimore Ravens          1996          326
5  San Franciso 49ers          1950         1003

केवल लोक फ़ंक्शन का उपयोग करने वाले एक प्रारंभिक प्रयास के परिणामस्वरूप केवल लक्षित कॉलम के बजाय चयनित पंक्तियों में सभी मानों को प्रतिस्थापित किया गया। इसे सुधारने के लिए, हमें 'प्रथम सीज़न' कॉलम को loc के दूसरे तर्क के रूप में स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है:

df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1

यह लक्षित दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि केवल 'प्रथम सीज़न' कॉलम के मान ही शर्त को पूरा करते हैं, उन्हें 1 से बदल दिया जाता है, जिससे अन्य कॉलम अप्रभावित रहते हैं।

                 Team  First Season  Total Games
0      Dallas Cowboys          1960          894
1       Chicago Bears          1920         1357
2   Green Bay Packers          1921         1339
3      Miami Dolphins          1966          792
4    Baltimore Ravens             1          326
5  San Franciso 49ers          1950         1003

वैकल्पिक रूप से, यदि वांछित परिणाम एक बूलियन संकेतक है, तो आप एक बूलियन श्रृंखला बनाने और इसे पूर्णांक में परिवर्तित करने के लिए शर्त को नियोजित कर सकते हैं, जहां सही और गलत क्रमशः 1 और 0 में अनुवादित होते हैं। :

df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)

यह दृष्टिकोण अद्यतन मानों के साथ एक डेटाफ़्रेम उत्पन्न करता है:

                 Team  First Season  Total Games
0      Dallas Cowboys             0          894
1       Chicago Bears             0         1357
2   Green Bay Packers             0         1339
3      Miami Dolphins             0          792
4    Baltimore Ravens             1          326
5  San Franciso 49ers             0         1003