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Pandas DataFrame : remplacer des valeurs de colonne spécifiques en fonction de la condition
Dans un DataFrame, il est souvent nécessaire de remplacer des valeurs spécifiques dans une colonne en fonction de une condition prédéfinie. Considérons le DataFrame suivant :
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
Supposons que nous devions remplacer toutes les valeurs supérieures à 1990 dans la colonne « Première saison » par 1. Pour y parvenir, la commande suivante peut être utilisée :
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
Cette ligne cible sélectivement la colonne « Première saison » en fonction de la condition spécifiée entre crochets (df['Première saison'] > 1990). Le signe = attribue la valeur 1 aux éléments sélectionnés, garantissant que seule la colonne 'Première saison' est affectée.
Le DataFrame résultant apparaîtra comme suit :
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
Il est important de notez que la syntaxe de cette opération implique deux composants clés :
De plus, si l'objectif est de créer un indicateur booléen au lieu de remplacer des valeurs, la condition peut être utilisée pour générer une série booléenne, qui peut ensuite être convertie en entiers en convertissant son type en int. Cela transformera les valeurs Vrai et Faux en 1 et 0, respectivement.
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