Замена значений в столбце DataFrame Pandas по условию

Быстрый ответ

Для того, чтобы заменить значения в колонке DataFrame по заданному условию, воспользуйтесь следующим синтаксисом:

df.loc[df['col'] > condition, 'col'] = new_val

Этот код заменяет значения в колонке 'col', соответствующие условию 'condition', на новое значение 'new_val', обновляя DataFrame непосредственно в процессе работы.

Сжатое руководство по другим методикам и практичные рекомендации

Альтернативный подход: замена значений с применением np.where

Если вам больше по душе библиотека numpy, осуществите замену вот так:

import numpy as np 
df['col'] = np.where(df['col'] > condition, new_val, df['col'])

Функция numpy.where рекомендуется для работы с числовыми данными, когда важным является скорость обработки.

Стратегия работы с множественными условиями: np.select

Для обработки множества условий удобно применять np.select:

conditions = [df['col'] > val1, df['col'] < val2]
choices = [new_val1, new_val2]
df['col'] = np.select(conditions, choices, default=df['col'])

Используйте np.select для параллельной работы с разнообразными условиями и выбора соответствующего действия для каждого из них.

Создание цепи вызовов: применение Series.mask

Для тех, кто отдает предпочтение методам, позволяющим строить цепочки вызовов, подойдет Series.mask:

df['col'] = df['col'].mask(df['col'] > condition, new_val)

Функция Series.mask облегчает создание краткого и понятного кода.

Безопасность прежде всего

Перед внесением изменений всегда полезно оттестировать новый код на копии данных:

import pandas as pd

df_backup = df.copy()

df_test = df.head(10).copy()
df_test.loc[df_test['col'] > condition, 'col'] = new_val

print(df_test)

Не забывайте проверять сохранность типов данных:

print(df['col'].dtypes, df_test['col'].dtypes)

Это поможет избежать несоответствий вида данных, которые могут привести к ошибкам впоследствии.

Визуализация

Представим, что Ваш DataFrame — это корзина с фруктами, и Вы хотите заменить все спелые яблоки на бананы:

Сначала: [🍏, 🍌, 🍏, 🍐, 🥝]
Заменить 🍏 на 🍌, если яблоко спелое!

Осуществим замену:

basket['fruits'] = basket['fruits'].apply(lambda x: '🍌' if x == '🍏' and is_ripe(x) else x)

Теперь корзина выглядит следующим образом:

После: [🍌, 🍌, 🍏, 🍐, 🥝]

Два яблока были заменены на бананы, так как они были достаточно спелыми.

Эффективность, возможность реализации и советы по производительности

Массовая замена: использование DataFrame.mask для множества колонок

Если необходимо провести замену в большом числе колонок, используйте DataFrame.mask:

df = df.mask(df > condition, new_val)

Этот метод отлично подходит для одновременной замены значений в нескольких колонках.

Скорость исполнения

При манипуляциях с большим объемом данных обращайте внимание на скорость исполнения операций и стремитесь оптимизировать свой код.

Проверка результатов

После внесения изменений имеет важность провести валидацию результатов:

assert df.loc[df['col'] > condition, 'col'].equals(pd.Series([new_val]*sum(df['col'] > condition)))

Эта тактика поможет убедиться в корректности проведённых замен и сохранить достоверность данных.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.replace — официальная документация pandas — используйте это руководство для замены значений в DataFrame.
2. pandas.DataFrame.where — официальная документация pandas — познакомьтесь с подходом условной замены.
3. Установка значений для конкретной ячейки в pandas DataFrame через iloc на Stack Overflow — практические примеры и советы от опытных разработчиков.
4. numpy.where — документация NumPy — детальное руководство о контролировании содержимого массивов.
5. Как заменять значения в DataFrame — блог Chris Albon — полезные советы и методы работы с заменами в DataFrame.
6. Замена значений Null в dataframe — GeeksforGeeks — учебное пособие по замене отсутствующих значений.