一致する ID に基づいて Pandas DataFrame の値を更新するにはどうすればよいですか?

Pandas で一致した ID に基づいて値を変更する

Python では、Pandas は効率的なデータ操作機能を提供します。一致する ID に基づいて値を変更するには、次の手順に従います。

1. Pandas のインポート: Pandas ライブラリをインポートすることから始めます。
2. データの読み込み: pandas.read_csv を使用して CSV ファイルからデータを読み取ります。
3. 一致の識別: == 演算子を使用して、ID が特定の値と一致する行を識別する論理条件を作成します (例: df.ID == 103).
4. 値を上書き: スライスとインデックス付けを利用して、条件を満たす行を選択し、目的の列の値を上書きします。たとえば、 df.loc[condition, 'column'] = 'new value'.

ID 103 の FirstName と LastName を変更するサンプル コード:

<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>

追加メモ:

• 列のリストを使用して複数の列を一度に更新できます: df.loc[condition, ['column1', 'column2']] = ['new value1', 'new value2']。
• 連鎖割り当ても使用できますが、予期しない動作が発生する可能性があるため、新しい Pandas バージョンでは推奨されません。
• 適切な Pandas バージョンであることを確認してください ( 0.11 以降) .loc.

以上が一致する ID に基づいて Pandas DataFrame の値を更新するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。