Pandas DataFrame : 조건에 따라 열의 모든 값을 바꿉니다.

Pandas DataFrame : 조건에 따라 열의 모든 값을 바꿉니다.

---

다음과 같은 간단한 DataFrame이 있습니다.

'First Season'열에서 모든 값을 선택하고 1990 년이 넘는 값을 1로 바꾸고 싶습니다.이 예에서 Baltimore Ravens만이 1996 년을 1로 바 꾸었습니다 (나머지 데이터는 그대로 유지).

다음을 사용했습니다.

df.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1

그러나 'First Season'열의 값뿐만 아니라 해당 행의 모든 ​​값을 1로 대체합니다.

해당 열의 값만 어떻게 바꿀 수 있습니까?

---

해당 열을 선택해야합니다.

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

따라서 여기의 구문은 다음과 같습니다.

df.loc[<mask>(here mask is generating the labels to index) , <optional column(s)> ]

당신은 문서 와 의미를 보여주는 pandas까지 10 분을 확인할 수 있습니다.

편집하다

당신은 부울 지표를 생성 할 경우, 당신은 부울 시리즈를 생성하는 부울 조건을 사용하여에 DTYPE 캐스트 할 수 있습니다 int이 변환됩니다 True와 False에 1와 0각각 :

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

---

파티에 조금 늦었지만 여전히 numpy를 사용하는 것을 선호합니다.

import numpy as np
df['First Season'] = np.where(df['First Season'] > 1990, 1, df['First Season'])

---

df.First Season.loc[(df['First Season'] > 1990)] = 1

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/31511997/pandas-dataframe-replace-all-values-in-a-column-based-on-condition