Wie ändere ich eine einzelne index-Wert in pandas dataframe?

energy.loc['Republic of Korea']

Möchte ich ändern Sie den Wert von index aus 'Republik Korea' , 'Südkorea'.
Aber der dataframe ist zu groß und es ist nicht möglich, ändern Sie jeden Wert des index. Wie kann ich ändern, nur diesen einen Wert?

Ihre Frage ist unklar, Sie möchten, ändern Sie alle Instanzen von 'Republic of Korea' oder wollen Sie wissen, wie zu aktualisieren, viele verschiedene index-Werte? Poste bitte ein repräsentatives Beispiel und geben Sie Ihre code und dem gewünschten Resultat, außer Sie tun können df.index.set_value(df.index, 'Republic of Korea', 'South Korea')

InformationsquelleAutor user517696 | 2016-11-04

  1. 33

    Du willst, so etwas zu tun:

    as_list = df.index.tolist()
idx = as_list.index('Republic of Korea')
as_list[idx] = 'South Korea'
df.index = as_list

    Grundsätzlich erhalten Sie den index als eine Liste aus, ändern Sie ein element, und ersetzen Sie den vorhandenen index.

    Dies funktioniert nicht mit multi-Indizes

    InformationsquelleAutor Batman

  2. 12

    @EdChum die Lösung sieht gut aus.
    Hier ist einer, der mit umbenennen, das würde ersetzen Sie alle diese Werte in den index ein.

    energy.rename(index={'Republic of Korea':'South Korea'},inplace=True)

    Hier ist ein Beispiel

    >>> example = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','a','b','a','b'],
           'data1' : [1,2,2,3,nan,4],
           'data2' : list('abcdef')})
>>> example.set_index('key1',inplace=True)
>>> example
      data1 data2
key1             
a       1.0     a
a       2.0     b
a       2.0     c
b       3.0     d
a       NaN     e
b       4.0     f

>>> example.rename(index={'a':'c'}) # can also use inplace=True
      data1 data2
key1             
c       1.0     a
c       2.0     b
c       2.0     c
b       3.0     d
c       NaN     e
b       4.0     f

    InformationsquelleAutor ErnestScribbler

  3. 6

    Hier ist noch ein guter, mit ersetzen auf die Spalte.

    df.reset_index(inplace=True)
df.drop('index', axis = 1, inplace=True)
df["Country"].replace("Republic of Korea", value="South Korea", inplace=True)
df.set_index("Country", inplace=True)
    Thnx, scheint dies für die Timestamp-Manipulationen...

    InformationsquelleAutor Andrea C

  4. 2

    Wenn Sie MultiIndex DataFrame, dies zu tun:

    # input DataFrame
import pandas as pd
t = pd.DataFrame(data={'i1':[0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2],
                       'i2':[0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3],
                       'x':[1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.,11.,12.]})
t.set_index(['i1','i2'], inplace=True)
t.sort_index(inplace=True)

# changes index level 'i1' values 0 to -1
t.rename(index={0:-1}, level='i1', inplace=True)

    InformationsquelleAutor S.V

  5. 1

    Hier ist eine weitere Idee, basierend auf set_value

    df = df.reset_index()
df.drop('index', axis = 1, inplace=True)
index = df.index[df["Country"] == "Republic of Korea"]
df.set_value(index, "Country", "South Korea")
df = df.set_index("Country")
df["Country"] = df.index

    InformationsquelleAutor Andrea C

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