Pandas DataFrame: 条件に基づいたターゲット値の置換

Pandas では、多くの場合、特定の基準に基づいて DataFrame 内の特定の値を変更する必要があります。 。一般的なアプローチは loc を使用して行を選択することですが、値を変更するために特定の列を正確にターゲットにする方法を理解することが重要です。

「最初のシーズン」の値を置換する次のデータフレームを考えてみましょう。 1990 を超える列 (整数 1:

                 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

loc 関数のみを使用した最初の試行では、対象の列のみではなく、選択した行のすべての値が置き換えられました。これを修正するには、loc:

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

この対象を絞ったアプローチにより、条件を満たす「ファースト シーズン」列の値のみが 1 に置き換えられ、他の列は影響を受けません。

チームのファースト シーズン合計ゲーム数 0 ダラスカウボーイズ 1960 894 1 シカゴ・ベアーズ 1920 1357 2 グリーンベイ・パッカーズ 1921 1339 3 マイアミ・ドルフィンズ 1966 792 4 ボルチモア・レイブンズ 1 326 5 San Franciso 49ers 1950 1003

                 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

または、目的の結果がブール指標である場合は、条件を使用してブール系列を作成し、それを整数に変換できます。True と False はそれぞれ 1 と 0 に変換されます。 :

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

                 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

このアプローチにより、更新された値を持つ DataFrame が生成されます:

チームのファーストシーズン合計ゲーム数 0 ダラスカウボーイズ 0 894 1 シカゴ・ベアーズ 0 1357 2 グリーンベイ・パッカーズ 0 1339 3 マイアミ・ドルフィンズ 0 792 4 ボルチモア・レイブンズ 1 326 5 サンフランシスコ 49ers 0 1003