Wie aktualisiere ich Werte in einem Pandas-DataFrame basierend auf übereinstimmenden IDs?

Ändern von Werten basierend auf übereinstimmenden IDs in Pandas

In Python bietet Pandas effiziente Datenbearbeitungsfunktionen. Um Werte basierend auf übereinstimmenden IDs zu ändern, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Pandas importieren: Beginnen Sie mit dem Importieren der Pandas-Bibliothek.
2. Daten laden: Lesen Sie Daten aus einer CSV-Datei mit pandas.read_csv.
3. Übereinstimmungen identifizieren: Verwenden Sie den ==-Operator, um eine logische Bedingung zu erstellen, um Zeilen zu identifizieren, deren ID mit einem bestimmten Wert übereinstimmt (z. B. df.ID == 103).
4. Werte überschreiben: Nutzen Sie Slicing und Indizierung, um Zeilen auszuwählen, die die Bedingung erfüllen, und Werte in den gewünschten Spalten zu überschreiben. Beispiel: df.loc[condition, 'column'] = 'new value'.

Ein Beispielcode zum Ändern von Vorname und Nachname für ID 103:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")
df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt"
df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>

Zusätzliche Hinweise:

• Sie können mehrere Spalten gleichzeitig aktualisieren, indem Sie eine Liste von Spalten verwenden: df.loc[condition, ['column1', 'column2']] = ['new value1', 'new value2'].
• Verkettete Zuweisungen können ebenfalls verwendet werden, sie können jedoch zu unerwartetem Verhalten führen und werden in neueren Pandas-Versionen nicht empfohlen.
• Stellen Sie sicher, dass Sie über die entsprechende Pandas-Version verfügen ( 0.11 oder neuer) zum Überschreiben von Werten mit .loc.

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