데이터 수정하기
Coddy의 Pandas 데이터 분석 코스 레슨 — 19개 중 11번째.
특정 셀, 열 또는 행의 데이터를 덮어쓰려면 새 값을 할당하면 됩니다:
df["existing_col"] = new_value # 열 수정
df.loc[index] = new_value # 행 수정
df.loc[index, "existing_col"] = new_value # 셀 수정특정 조건을 충족하는 행의 열 값을 업데이트하려면, 이전 레슨에서 .loc 메서드와 함께 배웠던 것과 동일한 조건을 사용하세요:
df.loc[df['col'] > 5, 'existing_col'] = new_value
df.loc[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2), 'existing_col'] = new_value
기존 행을 수정할 때는
loc키워드를 사용하는 것이 중요합니다. 종종loc없이 데이터프레임을 수정할 때, 원본 데이터가 아닌 복사본을 다루게 되는 경우가 많습니다. 예를 들어:df[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2)]["existing_col"] = new_value여기서 조건은 원본 데이터 대신 데이터프레임의 복사본을 반환합니다.
챌린지
쉬움CSV 파일 stats.csv에는 통계 정보가 포함되어 있습니다.
파일의 처음 5줄은 다음과 같습니다:
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,JAPEIS_VALID가1이고UTILIZATION이0.4보다 작은 경우, 해당 행의 모든 셀(IS_VALID및UTILIZATION열의 셀 제외)의 값을MODIFIED로 수정하세요.
결과를 df 변수에 저장하세요.
직접 해보기
# pandas as pd가 이미 임포트되어 있습니다
df = pd.read_csv("./stats.csv")
for column in df.columns:
if column not in ["IS_VALID", "UTILIZATION"]:
df[column] = df[column].astype(object)
# 아래에 코드를 작성하세요