Supposons un fichier de données comme suit:
df_none= df[df.classification=='none']
for i, row in df_none.iterrows():
df_none['classification'][i]='any'
df.loc[df_none.index,"classification"] = df_none["classification"]
print(df)
3 Réponses :
A Direct LOC Affectation. Je gère également des cas où string Aucun ayant vierge tel que 'aucun' ou 'aucun'
Vous pouvez essayer: ou, similaire à votre approche actuelle:
S'il vous plaît ne copiez pas
S'il vous plaît ne m'accusez pas de copier quand ma réponse n'est pas dans la tienne
Cette réponse est presque similaire à celle de la mienne et est exactement comme celle de @andy L, je dirais que le vôtre est encore meilleur. En outre, il n'est pas nécessaire d'itérer sur les rangées à moins que OP ne veuille écrire une valeur différente dans chaque ligne et toujours en utilisant iTerrows pourrait être lent et inutile.
Toutes les réponses sont similaires dans le concept ... mais presque similaire n'est pas la même chose que la copie. Je ne vois pas non plus la méthode df.at dans vos réponses. @Andy on la réponse n'est pas la même chose que la mienne.
Il est possible que quelqu'un soit arrivé à une conclusion similaire que vous sans vous copier.
il fonctionne en fait .. ibb.co/s3dhcyn .. désolé tu as tort, et ma réponse est pas une copie exacte de quoi que ce soit sur cette page. J'ai une solution "plus efficace" et une solution "moins efficace" qui n'est qu'une expansion de la méthode originale des OPS, merci de sortir
Que diriez-vous
df.loc [df ["classification '] ==" Aucun "," classification "] =' Toute '
Quelle est votre production attendue?
Voulez-vous
DF ['Classification'] = DF ['Classification']. Str.replace ('Aucun', 'Toute') ?Ma sortie est bonne telle qu'elle est, je veux juste me débarrasser du Dataframe supplémentaire. Je voudrais pouvoir itérer le même Dataframe avec la condition
df.classification == 'Aucun'Juste curieux, utilisez-vous une bibliothèque comme NLTK pour classer ces mots ou une autre bibliothèque?
Non, la classification comprend une logique commerciale et la position du mot dans le nom. C'est une classification différente de celle du nom
nom ,verbe ,article ,adjectif , etc