У меня есть простой DataFrame, как показано ниже:
Я хочу выбрать все значения из столбца "Первый сезон" и заменить те, которые превышают 1990 год на 1. В этом примере только Балтиморские раны заменили бы на 1996 год на 1 (сохраняя остальную часть данных без изменений).
Я использовал следующее:
df.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1
Но он заменяет все значения в этой строке на 1, а не только значения в столбце "Первый сезон".
Как заменить только значения из этого столбца?
Вам нужно выбрать этот столбец:
In [41]:
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
df
Out[41]:
Team First Season Total Games
0 Dallas Cowboys 1960 894
1 Chicago Bears 1920 1357
2 Green Bay Packers 1921 1339
3 Miami Dolphins 1966 792
4 Baltimore Ravens 1 326
5 San Franciso 49ers 1950 1003
Итак, синтаксис здесь:
df.loc[<mask>(here mask is generating the labels to index) , <optional column(s)> ]
Вы можете проверить docs, а также 10 минут до pandas, который показывает семантика
ИЗМЕНИТЬ
Если вы хотите сгенерировать логический индикатор, вы можете просто использовать логическое условие для генерации логической серии и отбрасывать dtype на int, это преобразует True и False в 1 и 0 соответственно:
In [43]:
df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)
df
Out[43]:
Team First Season Total Games
0 Dallas Cowboys 0 894
1 Chicago Bears 0 1357
2 Green Bay Packers 0 1339
3 Miami Dolphins 0 792
4 Baltimore Ravens 1 326
5 San Franciso 49ers 0 1003
Немного опоздал на вечеринку, но все же - я предпочитаю использовать numpy где:
import numpy as np
df['First Season'] = np.where(df['First Season'] > 1990, 1, df['First Season'])
У меня есть следующий вопрос:
У меня есть таблица, и я хотел бы создать новую с этой проблемой:
все страны с> 1000000 получают "БОЛЬШОЙ" и <= 1000000 получают "МАЛЕНЬКИЙ" в замененной ячейке
Спасибо
df.First Season.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1