如何根據條件替換 Pandas DataFrame 列中的特定值？

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如何根據條件替換 Pandas DataFrame 列中的特定值？

發佈於2024-11-06

How to Replace Specific Values in a Pandas DataFrame Column Based on Conditions?

Pandas DataFrame：基於條件的目標值取代

在Pandas中，通常需要根據某些條件修改DataFrame中的特定值。雖然常見的方法是使用 loc 來選擇行，但了解如何精確定位特定列進行值修改至關重要。

考慮以下 DataFrame，我們希望在其中替換“第一季”中的值超過 1990 且整數為 1 的列：

                 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

僅使用 loc 函數的初步嘗試導致替換所選行中的所有值，而不僅僅是目標列。為了修正這個問題，我們需要明確指定'First Season' 列作為loc 的第二個參數：

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

這種有針對性的方法確保只有「第一季」欄位中滿足條件的值被替換為1，而其他欄位不受影響。

                 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

或者，如果所需結果是布林指標，您可以使用條件建立布林系列並將其轉換為整數，其中True 和False 分別轉換為1 和0 :

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

此方法產生更新值的DataFrame：

                 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

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