怎么使用Python?Pandas更新行和列

這篇文章主要介紹“怎么使用Python Pandas更新行和列”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“怎么使用Python Pandas更新行和列”文章能幫助大家解決問題。

1. 創建 Pandas 數據集

為了創建數據框，pandas 提供了函數名稱 pd.DataFrame，它可以幫助您從一些數據中創建數據框。 讓我們看看它是如何工作的。

#創建一個字典

import pandas as pd

fruit_data = {"Fruit": ['Apple','Avacado','Banana','Strawberry','Grape'],"Color": ['Red','Green','Yellow','Pink','Green'],
"Price": [45, 90, 60, 37, 49]
}

fruit_data

在這里，我們創建了一個 Python 字典，其中包含一些數據值。 現在，我們被要求將這本字典變成Pandas數據集。

#Dataframe 

data = pd.DataFrame(fruit_data)
data

那很完美！使用 pandas 的 pd.DataFrame 函數，我們可以輕松地將字典轉換為 pandas 數據集。 我們的數據集現在已準備好執行未來的操作。

更新列

有時，要素的列或名稱會不一致。 它可以是字母表的大小寫等等。 擁有統一的設計有助于我們有效地使用這些功能。

因此，作為第一步，我們將了解如何更新/更改數據中的列或特征名稱。

#update the column name

data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name'})

如上圖所示簡單。 大家甚至可以一次更新多個列名。 為此，我們必須在大括號下添加以逗號分隔的其他列名。

#multile column update

data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name','Colour':'Color','Price':'Cost'})

就像這樣，我們可以同時更新所有列。

更新列名的大小寫

在處理具有許多列的數據集時，我們可能會遇到列名不一致的情況。

在我們的數據中，大家可以觀察到所有列名的首字母大寫。 始終建議為所有列名使用通用大小寫。

好吧，我們可以將它們轉換為大寫或小寫。

#lower case

data.columns.str.lower()
data

現在，我們所有的列名都是小寫的。

更新行

和更新列一樣，更新行也很簡單。 我們必須先找到行值，然后才能使用新值更新該行。

我們可以使用 pandas loc 函數來定位行。

#updating rows

data.loc[3]

Fruit    Strawberry
Color          Pink
Price            37
Name: 3, dtype: object

我們找到了第 3 行，其中包含水果草莓的詳細信息。 現在，我們必須用一個名為 Pineapple 的新水果及其詳細信息來更新這一行。

#update

data.loc[3] = ['PineApple','Yellow','48']
data

我希望大家也發現更新數據中行的值很容易。 現在，假設我們只需要更新行中的一些細節，而不是整個細節。 那么，您對此有何看法？

#更新特定值

data.loc[3, ['Price']]

Price    48
Name: 3, dtype: object

我們只需要更新位于第 3 行的水果的價格。 我們知道該水果的當前價格是 48。但是，我們必須將其更新為 65。讓我們這樣做。

#updating 

data.loc[3, ['Price']] = [65]
data

我們只用一行 python 代碼將水果菠蘿的價格更新為 65。 這就是它的工作原理。 簡單的。

根據條件更新行和列

是的，我們現在將根據特定條件更新行值。 最后，我們想要一些有意義的值，這些值應該有助于我們的分析。

讓我們定義我們的條件。

#Condition

updated = data['Price'] > 60
updated

我們在這里要做的是，將價格高于 60 的水果的價格更新為昂貴。

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: Price, dtype: bool

根據輸出，我們有 2 個價格超過 60 的水果。讓我們在數據中將這些水果列為昂貴的。

#Updating

data.loc[updated, 'Price'] = 'Expensive'
data

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