changer une valeur dans une selection d'une series Pandas

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10/12/2018, 15h33
Khaled_MI70

changer une valeur dans une selection d'une series Pandas

Bonjour,

J'ai besoin de changer des valeurs dans une sous-section d'une series pandas
Pour simplifier mon problème. J'ai considéré une series pandas contenant une seule valeur 1 et le reste est nul. Je voulais remplacer cette valeur par 3. A mon sens, je dois faire

Code:

s[s == 1].iat[0] = 3

Ca ne marche pas. J'ai aussi essayé d'autres manières comme iloc, values, mais ça ne marche pas non plus.

Il y a t'il quelqu'un qui peut m'aider svp?
10/12/2018, 15h56
Supernul
Bonjour,

Python se veut "simple" :) Essayez de faire encore plus simple comme :
Code:

1 2 3 4 import pandas as pd a = pd.Series([0,1,1,0,0,0]) a[a == 1] = 3

My bad, vous avez raison! J'ai trop simplifié mon problème.

Moi, j'ai une Dataframe res qui contient plusieurs series A, B, C... et je veux changer des valeurs de quelques éléments de 'C'

Code:

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for i in I:
    res[(res.A == x) & (res.B == y)]['C'].iat[i]= z

Voilà, un exemple qui explique mieux ce qui me bloque

Code:

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a = pd.Series([0,1,1,0,0,0])
 
b = pd.Series([0,3,1,0,2,0])
 
c = pd.Series([4,12,1,0,7,10])
 
d = {'A':a,'B':b,'C':c}
 
df = pd.DataFrame(data = d)
 
# changer la première valeur de 'C' où 'A' et 'B' = 1
df[(df.A == 1) & (df.B == 1)].C.iat[0] = 3
# ne change pas df
 
# changer toutes valeurs de 'C' où 'A' et 'B' = 1
df[(df.A == 1) & (df.B == 1)].C = 3 
# A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
# Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
 
# changer la première valeur de 'C' où 'A' et 'B' = 1
df[(df.A == 1) & (df.B == 1)].C .iloc[0]= 3
#A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
#Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

Les retours sont tout à fait normaux et python vous dit exactement quelle est votre erreur :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 import pandas as pd a = pd.Series([0,1,1,0,0,0,1]) b = pd.Series([0,3,1,0,2,0,1]) c = pd.Series([4,12,1,0,7,10,1]) d = {'A':a,'B':b,'C':c} df = pd.DataFrame(data = d) # changer toutes valeurs de 'C' où 'A' et 'B' = 1 df.C[(df.A == 1) & (df.B == 1)] = 3 df # changer la première valeur de 'C' où 'A' et 'B' = 1 df.C[df.C[(df.A == 1) & (df.B == 1)].idxmin()] = 3 df
Ce n'est pas évident au début mais il faut chercher à comprendre la signification des warnings et des messages d'erreur même si dans votre cas ils n'aident que lorsqu'on sait où chercher.