Aktualisieren Sie Zeilenwerte, bei denen bestimmte Bedingungen in Pandas erfüllt sind

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Angenommen, ich habe den folgenden Datenrahmen:

Tabelle

Was ist der effizienteste Weg, um die Werte der Spalten feat und another_feat zu aktualisieren, wenn der Stream die Nummer 2 ist ?

Ist das alles?

for index, row in df.iterrows():
    if df1.loc[index,'stream'] == 2:
       # do something

UPDATE: Was tun, wenn ich mehr als 100 Spalten habe? Ich möchte die Spalten, die ich aktualisieren möchte, nicht explizit benennen. Ich möchte den Wert jeder Spalte durch 2 teilen (mit Ausnahme der Stream-Spalte).

Um klar zu sein, was mein Ziel ist:

Teilen Sie alle Werte durch 2 aller Zeilen mit Stream 2, ohne die Stream-Spalte zu ändern

python pandas indexing iterator mask Stanko
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Antworten:

199

Ich denke, Sie können verwenden, locwenn Sie zwei Spalten auf den gleichen Wert aktualisieren müssen:

df1.loc[df1['stream'] == 2, ['feat','another_feat']] = 'aaaa'
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2        aaaa         aaaa
c       2        aaaa         aaaa
d       3  some_value   some_value

Wenn Sie ein separates Update benötigen, können Sie Folgendes verwenden:

df1.loc[df1['stream'] == 2, 'feat'] = 10
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2          10   some_value
c       2          10   some_value
d       3  some_value   some_value

Eine weitere häufige Option ist die Verwendung von numpy.where:

df1['feat'] = np.where(df1['stream'] == 2, 10,20)
print df1
   stream  feat another_feat
a       1    20   some_value
b       2    10   some_value
c       2    10   some_value
d       3    20   some_value

BEARBEITEN: Wenn Sie alle Spalten ohne streamBedingung teilen müssen True, verwenden Sie:

print df1
   stream  feat  another_feat
a       1     4             5
b       2     4             5
c       2     2             9
d       3     1             7

#filter columns all without stream
cols = [col for col in df1.columns if col != 'stream']
print cols
['feat', 'another_feat']

df1.loc[df1['stream'] == 2, cols ] = df1 / 2
print df1
   stream  feat  another_feat
a       1   4.0           5.0
b       2   2.0           2.5
c       2   1.0           4.5
d       3   1.0           7.0
jezrael
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Ich habe meine Frage aktualisiert. Ich habe mehr als 100 Spalten. Wie kann ich das tun?
Stanko
1
@Stanko - Ich denke, es ist eine andere Frage - Sie müssen diese 100Spalten irgendwie auswählen . zB wenn Sie 100erste Spalten benötigen , verwenden Sie diese df.columns[:100]und übergeben Sie sie dann an loc.
Jezrael
Ich möchte nicht unbedingt die ersten 100 Spalten, ich möchte nur alle Werte der Spalten (außer der Stream-Spalte) durch 2 teilen, wobei der Stream zB 2 ist
Stanko
Der Unterschied zwischen loc und np.where besteht also darin, dass loc Zeilen ändert, die nur die Bedingung erfüllen, aber np.where die if- und else-Anweisung hat, daher werden alle Zeilen geändert.
Ambleu
1
@ Ambleu - genau.
Jezrael
3

Sie können dasselbe .ixwie folgt tun :

In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns=list('abcd'))

In [2]: df
Out[2]: 
          a         b         c         d
0 -0.323772  0.839542  0.173414 -1.341793
1 -1.001287  0.676910  0.465536  0.229544
2  0.963484 -0.905302 -0.435821  1.934512
3  0.266113 -0.034305 -0.110272 -0.720599
4 -0.522134 -0.913792  1.862832  0.314315

In [3]: df.ix[df.a>0, ['b','c']] = 0

In [4]: df
Out[4]: 
          a         b         c         d
0 -0.323772  0.839542  0.173414 -1.341793
1 -1.001287  0.676910  0.465536  0.229544
2  0.963484  0.000000  0.000000  1.934512
3  0.266113  0.000000  0.000000 -0.720599
4 -0.522134 -0.913792  1.862832  0.314315

BEARBEITEN

Nach den zusätzlichen Informationen werden im Folgenden alle Spalten - in denen eine Bedingung erfüllt ist - mit halbierten Werten zurückgegeben:

>> condition = df.a > 0
>> df[condition][[i for i in df.columns.values if i not in ['a']]].apply(lambda x: x/2)

Ich hoffe das hilft!

Danke
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Dies ist machbar, wenn ich nicht viele Spalten habe. Ich sollte sagen, dass ich mehr als 100 Spalten habe.
Stanko
Ich habe Ihre letzte Bearbeitung getestet, condition = (df.a == -1.001287)indem a == -1.001287ich erwartet habe , dass die Werte von der Zeile geteilt werden, in der ich einen leeren Datenrahmen erhalten habe.
Stanko
Ja, das liegt daran, dass dies nur die Anzeige ist, nicht der tatsächliche Wert. Erhalten Sie den tatsächlichen Wert wie folgt : df.iloc[1,0]. Oder stellen Sie den Wert noch besser selbst ein und versuchen Sie es erneut:df.iloc[1,0] = 1.2345; condition = df.a == 1.2345
Thanos
Ich folge nicht, warum genau funktioniert das condition = (df.a == -1.001287)nicht?
Stanko
8
ixist jetzt veraltet.
dbliss