Menu
CoddyTech

Mengubah Data

Pelajaran 11 dari 19 dalam kursus Analisis Pandas di Coddy.

Untuk mengganti data pada sel, kolom, atau baris tertentu, kamu dapat menetapkan nilai baru padanya:

df["existing_col"] = new_value            # Ubah kolom
df.loc[index] = new_value                 # Ubah baris
df.loc[index, "existing_col"] = new_value # Ubah sel

Untuk memperbarui nilai kolom pada baris yang memenuhi kondisi tertentu, gunakan kondisi yang sama seperti yang kita pelajari di pelajaran sebelumnya dengan method .loc:

df.loc[df['col'] > 5, 'existing_col'] = new_value
 
df.loc[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2), 'existing_col'] = new_value

Penting untuk menggunakan kata kunci loc saat memodifikasi baris yang sudah ada. Sering kali, saat memodifikasi dataframe tanpa loc, kamu menggunakan salinan , bukan data asli . Contohnya:

df[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2)]["existing_col"] = new_value

Di sini, kondisi tersebut menghasilkan salinan dataframe, bukan data asli.

challenge icon

Tantangan

Mudah

File CSV stats.csv berisi informasi tentang statistik.

Berikut 5 baris pertama file tersebut:

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
  • Ubah semua sel (kecuali sel di kolom IS_VALID dan UTILIZATION), saat IS_VALID sama dengan 1 dan UTILIZATION lebih kecil dari 0.4, menjadi nilai MODIFIED.

Simpan hasilnya di variabel df.

Coba sendiri

# pandas as pd sudah diimpor
df = pd.read_csv("./stats.csv")
for column in df.columns:
    if column not in ["IS_VALID", "UTILIZATION"]:
        df[column] = df[column].astype(object)
# Tulis kodemu di bawah ini

Semua pelajaran di Analisis Pandas

Latihan sendiri: Compiler Python online