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pandasで特定の条件が満たされている行の値を更新します

次のデータフレームがあるとします。

table

列の値を更新する最も効率的な方法は何ですかfeatおよびanother_featstreamはnumber2？

これでしょうか？

for index, row in df.iterrows():
    if df1.loc[index,'stream'] == 2:
       # do something

UPDATE：100を超える列がある場合はどうすればよいですか？更新する列に明示的に名前を付けたくありません。各列の値を2で除算します（ストリーム列を除く）。

私の目標が何であるかを明確にするために：

ストリーム2を持つすべての行のすべての値を2で除算しますが、ストリーム列は変更しません

pythonpandasiterator
46
Stanko

2つの列を同じ値に更新する必要がある場合は、 loc を使用できると思います。

df1.loc[df1['stream'] == 2, ['feat','another_feat']] = 'aaaa'
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2        aaaa         aaaa
c       2        aaaa         aaaa
d       3  some_value   some_value

個別に更新する必要がある場合、1つのオプションを使用します。

df1.loc[df1['stream'] == 2, 'feat'] = 10
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2          10   some_value
c       2          10   some_value
d       3  some_value   some_value

別の一般的なオプションはuse numpy.where ：

df1['feat'] = np.where(df1['stream'] == 2, 10,20)
print df1
   stream  feat another_feat
a       1    20   some_value
b       2    10   some_value
c       2    10   some_value
d       3    20   some_value

編集：条件がstreamであるTrueなしですべての列を分割する必要がある場合は、使用します：

print df1
   stream  feat  another_feat
a       1     4             5
b       2     4             5
c       2     2             9
d       3     1             7

#filter columns all without stream
cols = [col for col in df1.columns if col != 'stream']
print cols
['feat', 'another_feat']

df1.loc[df1['stream'] == 2, cols ] = df1 / 2
print df1
   stream  feat  another_feat
a       1   4.0           5.0
b       2   2.0           2.5
c       2   1.0           4.5
d       3   1.0           7.0
90
jezrael

次のように、.ixでも同じことができます。

In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns=list('abcd'))

In [2]: df
Out[2]: 
          a         b         c         d
0 -0.323772  0.839542  0.173414 -1.341793
1 -1.001287  0.676910  0.465536  0.229544
2  0.963484 -0.905302 -0.435821  1.934512
3  0.266113 -0.034305 -0.110272 -0.720599
4 -0.522134 -0.913792  1.862832  0.314315

In [3]: df.ix[df.a>0, ['b','c']] = 0

In [4]: df
Out[4]: 
          a         b         c         d
0 -0.323772  0.839542  0.173414 -1.341793
1 -1.001287  0.676910  0.465536  0.229544
2  0.963484  0.000000  0.000000  1.934512
3  0.266113  0.000000  0.000000 -0.720599
4 -0.522134 -0.913792  1.862832  0.314315

編集

追加情報の後、以下は、いくつかの条件が満たされている場合、半分の値を持つすべての列を返します。

>> condition = df.a > 0
>> df[condition][[i for i in df.columns.values if i not in ['a']]].apply(lambda x: x/2)

これがお役に立てば幸いです！

3
Thanos