נפתרה: הפנדות מחליפות את ערכי העמודות

Pandas היא ספריית Python רבת עוצמה בשימוש נרחב למניפולציה וניתוח נתונים. פעולה נפוצה אחת המתבצעת עם נתונים היא החלפת ערכי עמודות על סמך קריטריונים מסוימים, כגון התניה או מיפוי לערכים אחרים. במאמר זה, נחקור כיצד ליישם פעולה זו ביעילות באמצעות ספריית Pandas. בין אם אתה מדען נתונים, מתכנת או מומחה אופנה המתעמק בעולם של מגמות אופנה מונעות נתונים, הידע הזה לא יסולא בפז.

המפתח להבנת הפעולה הזו טמון בשליטה בפונקציות המובנות שמספקות ספריית Pandas. באופן ספציפי, נתמקד בשימוש בפונקציות `replace()`, `map()` ו-`apply()` כדי לתפעל ערכי עמודות על סמך קריטריונים שונים.

import pandas as pd

# Sample data
data = {'Fashion_Style': ['Boho', 'Grunge', 'Preppy', 'Vintage', 'Athleisure'],
        'Colors': ['Earthy tones', 'Dark shades', 'Bright tones', 'Muted tones', 'Monochrome']}

df = pd.DataFrame(data)

# Replacing column values
df['Colors'] = df['Colors'].replace(['Earthy tones', 'Monochrome'], ['Warm tones', 'Contrast tones'])

print(df)

הסבר שלב אחר שלב של הקוד

1. ראשית, אנו מייבאים את ספריית Pandas בתור `pd`. זוהי מוסכמה נפוצה, והיא מאפשרת לנו לקרוא לפונקציות Pandas עם הקיצור `pd`.
2. לאחר מכן, אנו יוצרים מילון בשם `נתונים` המכיל את העמודות 'אופנה_סגנון' ו-'צבעים', כמו גם את הערכים שלהם.
3. לאחר מכן אנו יוצרים DataFrame בשם `df` באמצעות הפונקציה `pd.DataFrame()` עם מילון `data` כארגומנט.
4. לאחר מכן, אנו משתמשים בפונקציה `replace()` כדי להחליף ערכים ספציפיים בעמודה 'Colors'. בדוגמה שלנו, אנו מחליפים את 'גווני אדמה' ב'גוונים חמים' ואת 'מונוכרום' ב'גוונים ניגודיים'.
5. לבסוף, אנו מדפיסים את ה-DataFrame `df` המעודכן כדי לבדוק את התוצאה.

פונקציות מובנות של פנדה להחלפת ערך עמודות

Pandas מספקת מספר פונקציות מובנות לעבודה עם ערכי עמודות ב-DataFrames. בין אלה, זיהינו את `replace()`, `map()` ו-`apply()` כשימושיים במיוחד כאשר מדובר בהחלפת ערכי עמודות בהתבסס על תנאים שונים.

החלף (): פונקציה זו משמשת להחלפת ערכים שצוינו ב-DataFrame או Series. ניתן להחיל אותו על עמודה מסוימת או על כל ה-DataFrame, והוא תומך בביטויים רגולריים להתאמת דפוסים מתקדמת.

df['Colors'] = df['Colors'].replace(['Earthy tones', 'Monochrome'], ['Warm tones', 'Contrast tones'])

מפה (): הפונקציה `map()` דומה ל`replace()`, אך היא מחילה פונקציה או מילון נתון על כל אלמנט בסדרה. זה יכול להיות שימושי כאשר אתה צריך למפות ערכי עמודות לערכים חדשים המבוססים על קבוצת כללים ספציפית.

color_mapping = {'Earthy tones': 'Warm tones', 'Monochrome': 'Contrast tones'}
df['Colors'] = df['Colors'].map(color_mapping)

להגיש מועמדות(): הפונקציה `apply()` היא כלי רב עוצמה המחיל פונקציה נתונה לאורך ציר של DataFrame. ניתן להשתמש בו על DataFrame שלם או עמודות ספציפיות כדי להשיג מגוון רחב של טרנספורמציות.

def update_colors(color_value):
    if color_value == 'Earthy tones':
        return 'Warm tones'
    elif color_value == 'Monochrome':
        return 'Contrast tones'
    else:
        return color_value
        
df['Colors'] = df['Colors'].apply(update_colors)

עם הפונקציות הללו לרשותך, אתה מוכן כעת להתמודד עם משימות שונות של מניפולציה של נתונים בפנדות, כגון החלפת ערכי עמודות ב-DataFrames. ידע זה לא ישים רק בתחום מדעי הנתונים והתכנות, אלא גם מתגלה כשימושי בעת ניתוח סגנונות אופנה מודרניים, זיהוי מגמות מתפתחות והבנת המשמעות ההיסטורית של סגנונות וצבעים שונים.