Pandas DataFrame: 条件に基づいて列の値を置換
この質問の目標は、以下に基づいて DataFrame の列の値を選択的に置換することです。条件。サッカー チームとその最初のシーズンを含む DataFrame があるとすると、1990 年を超える 'First Season' 列のすべての値を 1 に置き換えたいと考えます。
提供されたソリューション df.loc[(df['First Season '] > 1990)] = 1 は、ターゲット列だけでなく、選択された行のすべての値を誤って置き換えます。これに対処するには、変更する列を指定する必要があります。
この変更の正しい構文は次のとおりです。
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
その仕組みは次のとおりです。
- df.loc[(df['First Season'] > 1990)]: これにより、'First Season' の値が 1990 より大きい行が選択され、DataFrame にインデックスを付けるためのラベルが効果的に生成されます。
- 'First Season': オプションで、置換が行われる列を指定します。
このコード行を実行すると、指定された条件を満たす 'First Season' 値のみが次の値に置き換えられます。 1、DataFrame の残りの部分を保持します。
追加の考慮事項:
必要な結果がブール インジケーターの場合、値を 1 に置き換える代わりに、ブール値シリーズを生成し、それを整数データ型にキャストするためのブール条件:
df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)
これにより、True 値が 1 に、False 値が 0 に変換され、'First Season' 列にブール値インジケーターが作成されます。
以上が条件に基づいて Pandas DataFrame の列値を選択的に置換するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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