連鎖割り当てと loc 関数を使用して、条件値に基づいて Pandas DataFrame の特定の値を変更するにはどうすればよいですか?

条件値に基づいてデータを変更するための代入と Pandas の Loc 関数の連鎖

Python の Pandas ライブラリでは、データ操作の処理が課題となる可能性があります。他のプログラミングツールに慣れている人。この記事では、条件に基づいて特定の値を変更するための Pandas データの反復処理に関する特定のクエリについて説明します。

問題:

当面のタスクは、FirstName という 2 つの値を変更することです。 ID 列の一致する値に基づいて DataFrame 内で LastName を取得します。具体的には、ID が 103 の場合、FirstName と LastName をそれぞれ「Matt」と「Jones」に置き換える必要があります。

解決策: 代替方法

アプローチ1: Loc

でスライスとインデックス作成を使用する Pandas で条件値に基づいてデータを変更するには、loc 関数を利用するのが効果的なアプローチの 1 つです。この関数により、論理的な評価が可能になり、指定された条件に基づいてデータが上書きされます。

<code class="python">import pandas
df = pandas.read_csv("test.csv")
df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt"
df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>

アプローチ 2: 連鎖割り当て

代替方法は、割り当てを伴う連鎖割り当てです。条件に基づいて、データフレーム内の特定の要素に値を追加します。この方法は不安定になる可能性があるため推奨されませんが、理解するには依然として役立ちます:

<code class="python">import pandas
df = pandas.read_csv("test.csv")
df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt"
df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"</code>

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