怎麼使用Python Pandas更新行和列

1. 建立 Pandas 資料集

為了建立資料框，pandas 提供了函數名稱 pd.DataFrame，它可以幫助您從一些資料中建立資料框。讓我們看看它是如何工作的。

#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

在這裡，我們建立了一個 Python 的字典，它包括一些資料項目。現在，我們被要求將這本字典變成Pandas資料集。

#Dataframe 

data = pd.DataFrame(fruit_data)
data

那很完美！使用 pandas 的 pd.DataFrame 函數，我們可以輕鬆地將字典轉換為 pandas 資料集。我們的資料集現在已準備好執行未來的操作。

更新列

有時，要素的列或名稱會不一致。它可以是字母表的大小寫等等。擁有統一的設計有助於我們有效地使用這些功能。

因此，作為第一步，我們將了解如何更新/更改資料中的列或特徵名稱。

#update the column name

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

如上圖所示簡單。大家甚至可以一次更新多個列名。為此，我們必須在大括號下方新增以逗號分隔的其他列名。

#multile column update

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

就像這樣，我們可以同時更新所有欄位。

更新列名的大小寫

在處理具有許多列的資料集時，我們可能會遇到列名不一致的情況。

在我們的資料中，大家可以觀察到所有列名的首字母大寫。始終建議為所有列名使用通用大小寫。

好吧，我們可以將它們轉換為大寫或小寫。

#lower case

data.columns.str.lower()
data

現在，我們所有的列名都是小寫的。

更新行

和更新列一樣，更新行也很簡單。我們必須先找到行值，然後才能使用新值更新該行。

我們可以使用 pandas loc 函數來定位行。

#updating rows

data.loc[3]

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

我們找到了第 3 行，其中包含水果草莓的詳細資訊。我們需要更新這一行，提供一個新的水果名稱為Pineapple以及它的詳細資訊。

#update

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

我希望大家也發現更新資料中行的值很容易。現在，假設我們只需要更新行中的一些細節，而不是整個細節。那麼，您對此有何看法？

#更新特定值

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

Price    48
Name: 3, dtype: object

我們只需要更新位於第 3 行的水果的價格。我們知道該水果的當前價格是 48。但是，我們必須將其更新為 65。讓我們這樣做。

#updating 

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

我們只用一行 python 程式碼將水果鳳梨的價格更新為 65。這就是它的工作原理。簡單的。

根據條件更新行和列

是的，我們現在將根據特定條件更新行值。最後，我們想要一些有意義的值，這些值應該有助於我們的分析。

讓我們定義我們的條件。

#Condition

updated = data['Price'] > 60
updated

我們在這裡要做的是，將價格高於 60 的水果的價格更新為昂貴。

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

根據輸出，我們有 2 個價格超過 60 的水果。讓我們在數據中將這些水果列為昂貴的。

#Updating

data.loc[updated, 'Price'] = 'Expensive'
data

#

以上是怎麼使用Python Pandas更新行和列的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！