Заменить значение для выбранной ячейки в панде DataFrame без использования индекса

Question

Этот вопрос довольно похож на этот вопрос, но с одним ключевым отличием: я выбираю данные, которые хочу изменить, не по их индексу, а по некоторым критериям.

Если критерии, которые я применяю, возвращают одну строку, я ожидаю, что смогу установить значение определенного столбца в этой строке простым способом, но моя первая попытка не работает:

>>> d = pd.DataFrame({'year':[2008,2008,2008,2008,2009,2009,2009,2009], 
...                   'flavour':['strawberry','strawberry','banana','banana',
...                   'strawberry','strawberry','banana','banana'],
...                   'day':['sat','sun','sat','sun','sat','sun','sat','sun'],
...                   'sales':[10,12,22,23,11,13,23,24]})

>>> d
   day     flavour  sales  year
0  sat  strawberry     10  2008
1  sun  strawberry     12  2008
2  sat      banana     22  2008
3  sun      banana     23  2008
4  sat  strawberry     11  2009
5  sun  strawberry     13  2009
6  sat      banana     23  2009
7  sun      banana     24  2009

>>> d[d.sales==24]
   day flavour  sales  year
7  sun  banana     24  2009

>>> d[d.sales==24].sales = 100
>>> d
   day     flavour  sales  year
0  sat  strawberry     10  2008
1  sun  strawberry     12  2008
2  sat      banana     22  2008
3  sun      banana     23  2008
4  sat  strawberry     11  2009
5  sun  strawberry     13  2009
6  sat      banana     23  2009
7  sun      banana     24  2009

Поэтому вместо того, чтобы устанавливать продажи бананов в воскресенье в 2009 году на 100, ничего не происходит! Какой самый лучший способ сделать это? В идеале решение должно использовать номер строки, так как вы обычно не знаете этого заранее!

Большое спасибо заранее, Роб

Answer 1

Много способов сделать это

1

In [7]: d.sales[d.sales==24] = 100

In [8]: d
Out[8]: 
   day     flavour  sales  year
0  sat  strawberry     10  2008
1  sun  strawberry     12  2008
2  sat      banana     22  2008
3  sun      banana     23  2008
4  sat  strawberry     11  2009
5  sun  strawberry     13  2009
6  sat      banana     23  2009
7  sun      banana    100  2009

2

In [26]: d.loc[d.sales == 12, 'sales'] = 99

In [27]: d
Out[27]: 
   day     flavour  sales  year
0  sat  strawberry     10  2008
1  sun  strawberry     99  2008
2  sat      banana     22  2008
3  sun      banana     23  2008
4  sat  strawberry     11  2009
5  sun  strawberry     13  2009
6  sat      banana     23  2009
7  sun      banana    100  2009

3

In [28]: d.sales = d.sales.replace(23, 24)

In [29]: d
Out[29]: 
   day     flavour  sales  year
0  sat  strawberry     10  2008
1  sun  strawberry     99  2008
2  sat      banana     22  2008
3  sun      banana     24  2008
4  sat  strawberry     11  2009
5  sun  strawberry     13  2009
6  sat      banana     24  2009
7  sun      banana    100  2009

Answer 2

Не уверен насчет более старой версии панд, но в 0.16 значение конкретной ячейки может быть установлено на основе нескольких значений столбца.

Расширяя ответ, предоставляемый @waitingkuo, эту же операцию можно выполнить на основе значений нескольких столбцов.

d.loc[(d.day== 'sun') & (d.flavour== 'banana') & (d.year== 2009),'sales'] = 100

Answer 3

Старый вопрос, но я удивлен, что никто не упомянул Numpy's .where() функциональность (которая может быть вызвана непосредственно из модуля pandas).

В этом случае код будет:

d.sales = pd.np.where(d.sales == 24, 100, d.sales)

Насколько мне известно, это один из самых быстрых способов условно изменить данные в серии.