So aktualisieren Sie Zeilen und Spalten mit Python Pandas

Python Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek zur Bearbeitung und Analyse von Daten in Tabellenform. Ein wesentlicher Teil dieser Datenmanipulation ist die Veränderung von Zeilen und Spalten in DataFrames. In diesem Beitrag werden wir verschiedene Methoden untersuchen, um diese Aufgabe in Pandas Datenstrukturen effektiv zu erledigen.

Einführung

Pandas DataFrames bieten eine vielseitige Art, Daten zu speichern und zu bearbeiten. Es ist jedoch oft notwendig, bestehende Daten in einem DataFrame zu verändern, um bestimmte Analysen durchzuführen oder Daten im gewünschten Format zu präsentieren. Die Änderung von Zeilen und Spalten ist ein wichtiger Schritt in diesem Prozess.

Methoden zur Modifizierung von Zeilen und Spalten

Es gibt verschiedene Wege, um Zeilen und Spalten in einem Pandas DataFrame zu ändern. Die Wahl der Methode hängt von der Art der gewünschten Änderung und der Größe des DataFrames ab.

1. Zellenänderung mit .loc und .iloc

Die Attribute .loc und .iloc von Pandas ermöglichen einen flexiblen Zugriff auf Zeilen und Spalten in einem DataFrame. Beide Methoden basieren auf der Auswahl von Zeilen und Spalten über ihre Indizes oder Positionen.

• .loc: Dieses Attribut verwendet Labels (Zeilen- und Spaltennamen) für die Auswahl und Änderung von Zellen.
• .iloc: Dieses Attribut verwendet numerische Positionen (Indexzahlen) für die Auswahl und Änderung von Zellen.

Beispiel:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Alter': [25, 30, 28],
        'Stadt': ['Berlin', 'Hamburg', 'München']}

df = pd.DataFrame(data)

# Ändere die Stadt von Alice zu "Frankfurt"
df.loc[df['Name'] == 'Alice', 'Stadt'] = 'Frankfurt'

# Ändere das Alter von Bob zu 32
df.iloc[1, 1] = 32

2. Zeilenänderung mit .update

Die .update-Methode bietet eine effiziente Methode, um mehrere Zellen in einem DataFrame gleichzeitig zu ändern, basierend auf einem anderen DataFrame oder einer Series.

Beispiel:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Alter': [25, 30, 28],
        'Stadt': ['Berlin', 'Hamburg', 'München']}

df = pd.DataFrame(data)

# Erstelle ein Dictionary mit neuen Daten
new_data = {'Alter': {'Alice': 27, 'Bob': 31}}

# Aktualisiere den DataFrame mit den neuen Daten
df.update(pd.DataFrame(new_data))

3. Spaltenänderung mit .assign

Die .assign-Methode ermöglicht es, eine Spalte in einem DataFrame hinzuzufügen oder zu verändern. Diese Methode ist besonders nützlich für komplexere Operationen, bei denen die neue Spalte durch eine Berechnung oder Transformation anderer Spalten entsteht.

Beispiel:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Alter': [25, 30, 28],
        'Stadt': ['Berlin', 'Hamburg', 'München']}

df = pd.DataFrame(data)

# Führe eine Berechnung durch und füge eine neue Spalte hinzu
df = df.assign(Neues_Alter=df['Alter'] + 5)

4. Direkte Zuweisung über Spaltennamen

Eine einfache Methode zur Änderung einer Spalte ist die direkte Zuweisung über den Spaltennamen. Dieser Ansatz eignet sich gut für einfache Änderungen an einer einzelnen Spalte.

Beispiel:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Alter': [25, 30, 28],
        'Stadt': ['Berlin', 'Hamburg', 'München']}

df = pd.DataFrame(data)

# Ändere die 'Stadt'-Spalte
df['Stadt'] = ['Frankfurt', 'Hamburg', 'Köln']

Tipps und Tricks für effiziente Änderungen

• Verwenden Sie inplace=True: Setzen Sie das Argument inplace=True bei Verwendung von Methoden wie .update oder .assign, um die Änderungen direkt im ursprünglichen DataFrame zu speichern. Dies verhindert die Erstellung neuer DataFrames und spart Speicherplatz.
• Verwenden Sie .apply oder lambda-Funktionen: Komplexere Änderungen, die auf Zeilen oder Spalten angewendet werden sollen, können mit der .apply-Methode oder lambda-Funktionen vereinfacht werden, die eine effiziente Anwendung von benutzerdefinierter Logik ermöglichen.
• Verwenden Sie .replace für Massenänderungen: Die .replace-Methode eignet sich gut, um Werte in mehreren Zellen gleichzeitig zu ersetzen.

Schlussfolgerung

Das Verändern von Zeilen und Spalten in Pandas DataFrames ist eine grundlegende Aufgabe, die eine flexible und effiziente Datenbearbeitung ermöglicht. Durch das Verständnis der verschiedenen Methoden wie .loc, .iloc, .update, .assign und .replace können Sie komplexe Aktualisierungen auf einfache und effiziente Weise durchführen. Mit den zusätzlichen Tipps und Tricks können Sie Ihre Codes optimieren und die Leistungsfähigkeit von Pandas für Ihre Datenanalyse voll ausschöpfen.

FAQs

1. Gibt es eine Methode, um mehrere Zeilen gleichzeitig zu aktualisieren?
Ja, man kann die .loc– oder .iloc-Methode mit einem booleschen Array verwenden, um mehrere Zeilen gleichzeitig auszuwählen und zu ändern.

2. Kann man eine neue Spalte hinzufügen, während man gleichzeitig eine bestehende Spalte verändert?
Ja, die .assign-Methode ermöglicht es, neue Spalten hinzuzufügen und bestehende Spalten gleichzeitig zu verändern.

3. Wie kann man eine Spalte basierend auf einer Bedingung aktualisieren?
Verwenden Sie die .loc-Methode mit einer booleschen Bedingung, um die Zellen auszuwählen, die geändert werden sollen.

4. Gibt es eine Möglichkeit, eine Spalte basierend auf den Werten in anderen Spalten zu aktualisieren?
Ja, man kann die .apply-Methode oder lambda-Funktionen verwenden, um eine benutzerdefinierte Funktion anzuwenden, die auf den Werten in anderen Spalten basiert.

5. Wie kann man Änderungen an einem DataFrame dauerhaft speichern?
Um Änderungen dauerhaft zu speichern, muss man den aktualisierten DataFrame in eine Datei speichern, z.B. eine CSV-Datei.

6. Wie kann man eine Spalte basierend auf einer anderen Spalte aktualisieren?
Verwenden Sie die .loc-Methode mit einer booleschen Bedingung, die auf der Spalte basiert, die Sie verwenden möchten, um die andere Spalte zu ändern.

7. Wie kann man die Werte in einer Spalte basierend auf einer anderen Spalte ändern?
Sie können die .apply-Methode oder lambda-Funktionen verwenden, um eine Funktion zu erstellen, die Werte in einer Spalte ändert, basierend auf den Werten in einer anderen Spalte.

8. Wie kann man eine Spalte mit einer Liste von Werten aktualisieren?
Man kann die .loc-Methode verwenden, um den Spaltennamen und einen Array mit den neuen Werten zu übergeben.

9. Wie kann man eine Spalte basierend auf einer Funktion aktualisieren?
Sie können die .apply-Methode verwenden, um eine Funktion auf jede Zelle in der Spalte anzuwenden.

10. Kann man eine Spalte in einem DataFrame basierend auf einem Wert in einer anderen Spalte ändern?
Ja, Sie können die .loc-Methode oder die .apply-Methode mit einem booleschen Array oder einer Funktion verwenden, um die Spalte basierend auf dem Wert in einer anderen Spalte zu ändern.