В задачах анализа и манипулирования данными часто встречаются ситуации, когда вам необходимо добавить значения в определенный столбец на основе индекса строки. В этой статье блога мы рассмотрим несколько эффективных методов выполнения этой задачи с использованием Python, уделяя особое внимание мощной библиотеке Pandas. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы проиллюстрировать их использование и обсудить их плюсы и минусы.

Метод 1. Использование метода доступа.loc

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# Add a new column 'B' and assign values based on row index
df.loc[df.index == r, 'B'] = [10]
print(df)

Метод 2: использование метода доступа.at

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# Add a new column 'B' and assign values based on row index
df.at[r, 'B'] = 10
print(df)

Метод 3: использование метода.set_value (не рекомендуется в pandas 1.0.0+)

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# Add a new column 'B' and assign values based on row index
df.set_value(r, 'B', 10)
print(df)

Метод 4. Использование iloc и Assign

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# Add a new column 'B' and assign values based on row index
df = df.assign(B=df['B'].mask(df.index == r, 10))
print(df)

Метод 5. Применение лямбда-функции с помощью Apply

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# Add a new column 'B' and assign values based on row index
df['B'] = df.apply(lambda row: 10 if row.name == r else row['B'], axis=1)
print(df)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов добавления значений столбца на основе определенного индекса строки в Python с использованием мощной библиотеки Pandas. Эти методы обеспечивают гибкость и эффективность при работе с большими наборами данных. Выбор метода зависит от ваших конкретных требований и предпочтений. Используя эти методы, вы можете легко манипулировать и целенаправленно обновлять данные. При правильном подходе вы сможете эффективно решать задачи анализа и обработки данных в своих проектах.