如何根據條件選擇性地替換 Pandas DataFrame 中的列值？

Pandas DataFrame：根據條件替換列值

在這個問題中，目標是根據條件有選擇地替換DataFrame 列中的值一個條件。給定一個包含足球隊及其第一個賽季的 DataFrame，我們希望將「First Season」欄中超過 1990 年的所有值替換為 1。

提供的解 df.loc[(df['First Season] '] > 1990)] = 1，錯誤地取代了所選行中的所有值，而不僅僅是目標列。為了解決這個問題，我們需要指定要修改的欄位。

此修改的正確語法是：

df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1

其工作原理如下：

• df.loc[(df['First Season'] > 1990 )]：選擇'First Season' 值大於1990 的行，有效產生標籤以索引到DataFrame 中。
• 'First Season'：可以選擇指定要進行替換的欄位。

執行這行程式碼後，只有滿足指定條件的 'First Season' 值才會被替換為1，保留 DataFrame 的其餘部分。

其他注意事項：

如果所需的結果是布林指示器，我們可以使用布林條件產生布林系列並將其轉換為整數資料類型：

df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)

這會將True 值轉換為1，將False 值轉換為0，從而在「第一季」列中建立布林指示器。

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