Veriyi Düzenleme
Coddy'nin Pandas Analitiği kursunda ders 11 / 19.
Belirli bir hücrenin, sütunun veya satırın verilerini geçersiz kılmak için ona yeni bir değer atayabilirsiniz:
df["existing_col"] = new_value # Sütunu değiştir
df.loc[index] = new_value # Satırı değiştir
df.loc[index, "existing_col"] = new_value # Hücreyi değiştirBelirli bir koşulu karşılayan satırların sütun değerini güncellemek için, önceki derslerde öğrendiğimiz koşulun aynısını .loc yöntemiyle birlikte kullanın:
df.loc[df['col'] > 5, 'existing_col'] = new_value
df.loc[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2), 'existing_col'] = new_value
Mevcut satırları değiştirirken
locanahtar kelimesini kullanmak önemlidir. Genellikle, bir dataframe'ilocolmadan değiştirirken, orijinal veriler yerine bir kopya ile işlem yaparsınız. Örneğin:df[(df['col'] <= 5) & (df['col'] > 2)]["existing_col"] = new_valueBurada, koşul orijinal veriler yerine dataframe'in bir kopyasını döndürür.
Görev
Kolaystats.csv CSV dosyası istatistikler hakkında bilgi içerir.
Dosyanın ilk 5 satırı aşağıdadır:
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_VALIDdeğerinin1'e eşit olduğu veUTILIZATIONdeğerinin0.4'ten küçük olduğu yerlerde (IS_VALIDveUTILIZATIONsütunlarındaki hücreler hariç) tüm hücreleriMODIFIEDdeğeriyle değiştirin.
Sonucu df değişkeninde saklayın.
Kendin dene
# pandas as pd zaten içe aktarıldı
df = pd.read_csv("./stats.csv")
for column in df.columns:
if column not in ["IS_VALID", "UTILIZATION"]:
df[column] = df[column].astype(object)
# Kodunuzu aşağıya yazın
Pandas Analitiği bölümündeki tüm dersler
3Pandas ile Veri Manipülasyonu
İstenen Sonucu DöndürmeVerileri FiltrelemeEkleme ve SilmeVeriyi DüzenlemeStringleri DüzenlemeÖzel Düzenlemeler