Python Pandas を使用して行と列を更新する方法

1. Pandas データ セットを作成する

データ フレームを作成するために、pandas は関数名 pd.DataFrame を提供しており、これは一部のデータからデータ フレームを作成するのに役立ちます。どのように機能するかを見てみましょう。

#创建一个字典

import pandas as pd

fruit_data = {"Fruit": ['Apple','Avacado','Banana','Strawberry','Grape'],"Color": ['Red','Green','Yellow','Pink','Green'],
"Price": [45, 90, 60, 37, 49]
}

fruit_data

ここでは、いくつかのデータ項目を含む Python 辞書を作成します。次に、この辞書を Pandas データセットに変換するように求められます。

#Dataframe 

data = pd.DataFrame(fruit_data)
data

完璧です! pandas の pd.DataFrame 関数を使用すると、辞書を pandas データセットに簡単に変換できます。データセットは今後の運用に備えて準備が整いました。

列の更新

列または機能の名前が一致しない場合があります。アルファベットの大文字、小文字などを指定できます。統一されたデザインは、これらの機能を効果的に使用するのに役立ちます。

したがって、最初のステップとして、データ内の列または特徴名を更新/変更する方法を理解します。

#update the column name

data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name'})

#上に示すように単純です。複数の列名を一度に更新することもできます。これを行うには、中括弧の下にカンマで区切って追加の列名を追加する必要があります。

#multile column update

data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name','Colour':'Color','Price':'Cost'})

このように、すべての列を同時に更新できます。

列名の大文字と小文字を更新する

多くの列を含むデータ セットを処理する場合、一貫性のない列名が発生する可能性があります。

このデータでは、すべての列名の最初の文字が大文字になっていることがわかります。すべての列名には一般的な大文字と小文字を使用することを常にお勧めします。

そうですね、大文字または小文字に変換できます。

#lower case

data.columns.str.lower()
data

これで、列名はすべて小文字になります。

行の更新

列の更新と同様、行の更新も非常に簡単です。新しい値で行を更新する前に、行の値を見つける必要があります。

pandas loc 関数を使用して行を見つけることができます。

#updating rows

data.loc[3]

Fruit    Strawberry
Color          Pink
Price            37
Name: 3, dtype: object

フルーツ イチゴの詳細が含まれる行 3 が見つかりました。この行を更新して、パイナップルという新しい果物の名前とその詳細を提供する必要があります。

#update

data.loc[3] = ['PineApple','Yellow','48']
data

皆さんも、データ内の行の値を簡単に更新できることを感じていただければ幸いです。ここで、詳細全体ではなく、行内の一部の詳細のみを更新する必要があるとします。それで、これについてどう思いますか？

#更新特定值

data.loc[3, ['Price']]

Price    48
Name: 3, dtype: object

行 3 にある果物の価格を更新するだけです。果物の現在の価格は 48 であることがわかります。ただし、65 に更新する必要があります。これをやろう。

#updating 

data.loc[3, ['Price']] = [65]
data

たった 1 行の Python コードで、フルーツ パイナップルの価格を 65 に更新します。これが仕組みです。単純。

条件に基づいて行と列を更新する

はい、特定の条件に基づいて行の値を更新します。最後に、分析に役立ついくつかの意味のある値が必要です。

条件を定義しましょう。

#Condition

updated = data['Price'] > 60
updated

ここでやりたいのは、60 を超える果物の価格を高価に更新することです。

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: Price, dtype: bool

出力によると、価格が 60 を超える果物が 2 つあります。これらの果物をデータ内で高価なものとしてリストしてみましょう。

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