Modify Data
الدرس 11 من 19 في دورة Pandas Analytics على Coddy.
لتجاوز بيانات خلية أو عمود أو صف معين، يمكنك تعيين قيمة جديدة له:
df["existing_col"] = new_value # تعديل العمود
df.loc[index] = new_value # تعديل الصف
df.loc[index, "existing_col"] = new_value # تعديل الخليةلتحديث قيمة العمود للصفوف التي تستوفي شرطاً معيناً، استخدم نفس الشرط الذي تعلمناه في الدروس السابقة مع طريقة .loc:
df.loc[df['col'] > 5, 'existing_col'] = new_value
df.loc[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2), 'existing_col'] = new_value
من المهم استخدام الكلمة المفتاحية
locعند تعديل الصفوف الموجودة. غالباً، عند تعديل إطار البيانات (dataframe) بدونloc، فإنك تتعامل مع نسخة بدلاً من البيانات الأصلية. على سبيل المثال:df[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2)]["existing_col"] = new_valueهنا، يعيد الشرط نسخة من إطار البيانات بدلاً من البيانات الأصلية.
التحدي
سهلملف CSV المسمى stats.csv يحتوي على معلومات حول الإحصائيات.
إليك أول 5 أسطر من الملف:
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPE- قم بتعديل جميع الخلايا (باستثناء الخلايا في الأعمدة
IS_VALIDوUTILIZATION)، حيثIS_VALIDيساوي1وUTILIZATIONأصغر من0.4، إلى القيمةMODIFIED.
قم بتخزين النتيجة في المتغير df.
جرّب بنفسك
# pandas as pd تم استيراده بالفعل
df = pd.read_csv("./stats.csv")
for column in df.columns:
if column not in ["IS_VALID", "UTILIZATION"]:
df[column] = df[column].astype(object)
# اكتب الكود الخاص بك أدناه
جميع دروس Pandas Analytics
4Data Analysis with Pandas
Descriptive StatisticsGrouping and Aggregating DataDifferent AggregationsMerge & Concat2Working with the DataFrame
Understanding DataFramesAccessing DataData Cleaning - Missing dataData Cleaning - More tools3Data Manipulation with Pandas
Return Requested ResultFilter DataAdd & DeleteModify DataModify StringsCustom Modifications