Comment mettre à jour les valeurs dans un DataFrame Pandas en fonction des ID correspondants ?

Modification des valeurs en fonction des identifiants correspondants dans Pandas

En Python, Pandas fournit des capacités efficaces de manipulation de données. Pour modifier les valeurs en fonction des ID correspondants, suivez ces étapes :

1. Importer Pandas : commencez par importer la bibliothèque Pandas.
2. Charger les données : Lisez les données d'un fichier CSV à l'aide de pandas.read_csv.
3. Identifier les correspondances : utilisez l'opérateur == pour créer une condition logique pour identifier les lignes où l'ID correspond à une valeur spécifique (par exemple, df.ID == 103).
4. Écraser les valeurs : utilisez le découpage et l'indexation pour sélectionner les lignes satisfaisant à la condition et écraser les valeurs dans les colonnes souhaitées. Par exemple, df.loc[condition, 'column'] = 'new value'.

Un exemple de code pour modifier le prénom et le nom pour l'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>

Remarques supplémentaires :

• Vous pouvez mettre à jour plusieurs colonnes à la fois en utilisant une liste de colonnes : df.loc[condition, ['column1', 'column2']] = ['new value1', 'new value2'].
• L'affectation chaînée peut également être utilisée, mais elle peut avoir des comportements inattendus et est déconseillée dans les versions plus récentes de Pandas.
• Assurez-vous d'avoir la version Pandas appropriée ( 0.11 ou version ultérieure) pour écraser les valeurs à l'aide de .loc.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!