При анализе и манипулировании данными Pandas — это мощная библиотека, предоставляющая широкий спектр функций и методов для эффективной обработки табличных данных. Одной из распространенных задач является обновление DataFrame Pandas, которое включает в себя изменение существующих данных или добавление новой информации. В этой статье блога мы рассмотрим несколько способов обновления DataFrame Pandas с примерами кода. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным аналитиком данных, эти методы помогут вам улучшить свои навыки манипулирования DataFrame.

Метод 1. Обновление столбцов DataFrame
Пример кода:

import pandas as pd
# Creating a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# Updating the 'Age' column
df['Age'] = [26, 31, 36]
print(df)

Метод 2: обновление строк DataFrame
Пример кода:

# Updating a specific row using loc
df.loc[df['Name'] == 'Alice', 'Age'] = 32
# Updating multiple rows using loc
df.loc[df['Age'] > 30, 'Age'] += 1
print(df)

Метод 3. Обновление ячеек DataFrame
Пример кода:

# Updating a specific cell using loc
df.loc[df['Name'] == 'Bob', 'Age'] = 37
# Updating a specific cell using at
df.at[0, 'Age'] = 27
print(df)

Метод 4: обновление DataFrame другим DataFrame
Пример кода:

# Creating a new DataFrame with updated values
new_data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
            'Age': [28, 33, 38]}
new_df = pd.DataFrame(new_data)
# Updating the original DataFrame using the new DataFrame
df.update(new_df)
print(df)

Метод 5. Обновление DataFrame с использованием логических условий
Пример кода:

# Creating a boolean condition
condition = df['Age'] > 30
# Updating the 'Age' column based on the condition
df.loc[condition, 'Age'] += 1
print(df)

Метод 6: обновление DataFrame с помощью функции
Пример кода:

# Creating a function to update the 'Age' column
def increment_age(age):
    return age + 1
# Applying the function to update the 'Age' column
df['Age'] = df['Age'].apply(increment_age)
print(df)

Метод 7: обновление DataFrame с использованием массивов Numpy
Пример кода:

import numpy as np
# Creating a Numpy array with updated values
new_ages = np.array([29, 34, 39])
# Updating the 'Age' column with the Numpy array
df['Age'] = new_ages
print(df)

Обновление DataFrame Pandas — важнейшая задача анализа данных, и понимание различных методов выполнения этой задачи позволяет вам эффективно манипулировать и преобразовывать ваши данные. В этой статье мы рассмотрели семь различных методов с соответствующими примерами кода для обновления DataFrame. Если вам нужно обновить определенные столбцы, строки, ячейки или целые фреймы данных, эти методы позволят вам легко обрабатывать обновления данных. Освоив эти методы, вы улучшите свои навыки манипулирования данными и станете более опытными в работе с кадрами данных Pandas.