Comment éditer les éléments d'une colonne ou une condition est vérifiée avec pandas en python ?

Exemple de comment éditer les éléments d'une colonne ou une condition est vérifiée avec pandas en python:

1 -- Créer une simple dataframe avec pandas

Pour créer une simple dataframe avec 5 colonnes et 20 lignes on peut faire comme ceci:

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = np.arange(1,101)
>>> data = data.reshape(20,5)
>>> df = pd.DataFrame(data=data,columns=['a','b','c','d','e'])

ce qui donne

>>> df
     a   b   c   d    e
0    1   2   3   4    5
1    6   7   8   9   10
2   11  12  13  14   15
3   16  17  18  19   20
4   21  22  23  24   25
5   26  27  28  29   30
6   31  32  33  34   35
7   36  37  38  39   40
8   41  42  43  44   45
9   46  47  48  49   50
10  51  52  53  54   55
11  56  57  58  59   60
12  61  62  63  64   65
13  66  67  68  69   70
14  71  72  73  74   75
15  76  77  78  79   80
16  81  82  83  84   85
17  86  87  88  89   90
18  91  92  93  94   95
19  96  97  98  99  100

2 -- Sélectionner une colonne

Pour sélectionner par exemple la colonne b le plus simple est de faire comme ceci:

>>> df['b']
0      2
1      7
2     12
3     17
4     22
5     27
6     32
7     37
8     42
9     47
10    52
11    57
12    62
13    67
14    72
15    77
16    82
17    87
18    92
19    97
Name: b, dtype: int64

ou

>>> df.loc[:,'b']
0      2
1      7
2     12
3     17
4     22
5     27
6     32
7     37
8     42
9     47
10    52
11    57
12    62
13    67
14    72
15    77
16    82
17    87
18    92
19    97
Name: b, dtype: int64

Dans le cas ou la colonne n'a pas de nom on peut aussi utiliser iloc():

 >>> df.iloc[:,1]
0      2
1      7
2     12
3     17
4     22
5     27
6     32
7     37
8     42
9     47
10    52
11    57
12    62
13    67
14    72
15    77
16    82
17    87
18    92
19    97

Pour éditer (multiplier par 10 par exemple) tous les elements de la colonne b on peut donc faire comme ici:

>>> df['b'] = df['b'] * 10
>>> df
     a    b   c   d    e
0    1   20   3   4    5
1    6   70   8   9   10
2   11  120  13  14   15
3   16  170  18  19   20
4   21  220  23  24   25
5   26  270  28  29   30
6   31  320  33  34   35
7   36  370  38  39   40
8   41  420  43  44   45
9   46  470  48  49   50
10  51  520  53  54   55
11  56  570  58  59   60
12  61  620  63  64   65
13  66  670  68  69   70
14  71  720  73  74   75
15  76  770  78  79   80
16  81  820  83  84   85
17  86  870  88  89   90
18  91  920  93  94   95
19  96  970  98  99  100

3 -- Sélectionner uniquement les éléments ou une condition est vérifiée

Pour modifier uniquement les éléments de la colonne b avec valeur supérieure à 500

>>> df['b'][ df['b'] > 500 ] = df['b'][ df['b'] > 500 ] / 10
>>> df
     a    b   c   d    e
0    1   20   3   4    5
1    6   70   8   9   10
2   11  120  13  14   15
3   16  170  18  19   20
4   21  220  23  24   25
5   26  270  28  29   30
6   31  320  33  34   35
7   36  370  38  39   40
8   41  420  43  44   45
9   46  470  48  49   50
10  51   52  53  54   55
11  56   57  58  59   60
12  61   62  63  64   65
13  66   67  68  69   70
14  71   72  73  74   75
15  76   77  78  79   80
16  81   82  83  84   85
17  86   87  88  89   90
18  91   92  93  94   95
19  96   97  98  99  100

Note: attention de ne pas oublier de specifier le nom de la colonne :

>>> df[ df['b'] > 500 ] = df[ df['b'] > 500 ] / 10
>>> df
       a      b     c     d     e
0    1.0   20.0   3.0   4.0   5.0
1    6.0   70.0   8.0   9.0  10.0
2   11.0  120.0  13.0  14.0  15.0
3   16.0  170.0  18.0  19.0  20.0
4   21.0  220.0  23.0  24.0  25.0
5   26.0  270.0  28.0  29.0  30.0
6   31.0  320.0  33.0  34.0  35.0
7   36.0  370.0  38.0  39.0  40.0
8   41.0  420.0  43.0  44.0  45.0
9   46.0  470.0  48.0  49.0  50.0
10   5.1   52.0   5.3   5.4   5.5
11   5.6   57.0   5.8   5.9   6.0
12   6.1   62.0   6.3   6.4   6.5
13   6.6   67.0   6.8   6.9   7.0
14   7.1   72.0   7.3   7.4   7.5
15   7.6   77.0   7.8   7.9   8.0
16   8.1   82.0   8.3   8.4   8.5
17   8.6   87.0   8.8   8.9   9.0
18   9.1   92.0   9.3   9.4   9.5
19   9.6   97.0   9.8   9.9  10.0

4 -- Sélectionner uniquement les éléments avec plusieurs conditions

Sélectionner les éléments plus grands que 12 et plus petits que 40 dans la colonne b:

>>> df['b'][ (df['b'] > 12) & (df['b'] < 40) ]
3    17
4    22
5    27
6    32
7    37

Editer ces éléments en ajoutant 5:

>>> df['b'][ (df['b'] > 12) & (df['b'] < 40) ] = df['b'][ (df['b'] > 12) & (df['b'] < 40) ] + 5
>>> df
     a   b   c   d    e
0    1   2   3   4    5
1    6   7   8   9   10
2   11  12  13  14   15
3   16  22  18  19   20
4   21  27  23  24   25
5   26  32  28  29   30
6   31  37  33  34   35
7   36  42  38  39   40
8   41  42  43  44   45
9   46  47  48  49   50
10  51  52  53  54   55
11  56  57  58  59   60
12  61  62  63  64   65
13  66  67  68  69   70
14  71  72  73  74   75
15  76  77  78  79   80
16  81  82  83  84   85
17  86  87  88  89   90
18  91  92  93  94   95
19  96  97  98  99  100

5 -- Références

• Selecting Subsets of Data in Pandas: Part 1
• Select Rows & Columns by Name or Index in DataFrame using loc & iloc Python Pandas
• pandas.DataFrame.loc
• pandas.DataFrame.iloc