如何根據條件替換 Pandas DataFrame 列中的特定值？
發佈於2024-11-06
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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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