Perbarui nilai baris di mana kondisi tertentu terpenuhi di panda

Question 1

Katakanlah saya memiliki dataframe berikut:

Apa cara yang paling efisien untuk memperbarui nilai kolom feat dan another_feat di mana alirannya nomor 2 ?

Apakah ini?

for index, row in df.iterrows():
    if df1.loc[index,'stream'] == 2:
       # do something

UPDATE: Apa yang harus saya lakukan jika saya memiliki lebih dari 100 kolom? Saya tidak ingin secara eksplisit memberi nama kolom yang ingin saya perbarui. Saya ingin membagi nilai setiap kolom dengan 2 (kecuali untuk kolom aliran).

Jadi untuk memperjelas apa tujuan saya:

Membagi semua nilai dengan 2 dari semua baris yang memiliki aliran 2, tetapi tidak mengubah kolom aliran

Question 2

Saya pikir Anda dapat menggunakan locjika Anda perlu memperbarui dua kolom ke nilai yang sama:

df1.loc[df1['stream'] == 2, ['feat','another_feat']] = 'aaaa'
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2        aaaa         aaaa
c       2        aaaa         aaaa
d       3  some_value   some_value

Jika Anda memerlukan pembaruan terpisah, salah satu opsi digunakan:

df1.loc[df1['stream'] == 2, 'feat'] = 10
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2          10   some_value
c       2          10   some_value
d       3  some_value   some_value

Opsi umum lainnya adalah penggunaan numpy.where:

df1['feat'] = np.where(df1['stream'] == 2, 10,20)
print df1
   stream  feat another_feat
a       1    20   some_value
b       2    10   some_value
c       2    10   some_value
d       3    20   some_value

EDIT: Jika Anda perlu membagi semua kolom tanpa streamkondisinya True, gunakan:

print df1
   stream  feat  another_feat
a       1     4             5
b       2     4             5
c       2     2             9
d       3     1             7

#filter columns all without stream
cols = [col for col in df1.columns if col != 'stream']
print cols
['feat', 'another_feat']

df1.loc[df1['stream'] == 2, cols ] = df1 / 2
print df1
   stream  feat  another_feat
a       1   4.0           5.0
b       2   2.0           2.5
c       2   1.0           4.5
d       3   1.0           7.0

Question 3

Anda dapat melakukan hal yang sama dengan .ix, seperti ini:

In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns=list('abcd'))

In [2]: df
Out[2]: 
          a         b         c         d
0 -0.323772  0.839542  0.173414 -1.341793
1 -1.001287  0.676910  0.465536  0.229544
2  0.963484 -0.905302 -0.435821  1.934512
3  0.266113 -0.034305 -0.110272 -0.720599
4 -0.522134 -0.913792  1.862832  0.314315

In [3]: df.ix[df.a>0, ['b','c']] = 0

In [4]: df
Out[4]: 
          a         b         c         d
0 -0.323772  0.839542  0.173414 -1.341793
1 -1.001287  0.676910  0.465536  0.229544
2  0.963484  0.000000  0.000000  1.934512
3  0.266113  0.000000  0.000000 -0.720599
4 -0.522134 -0.913792  1.862832  0.314315

EDIT

Setelah informasi tambahan, berikut ini akan mengembalikan semua kolom - di mana beberapa kondisi terpenuhi - dengan nilai yang dibelah dua:

>> condition = df.a > 0
>> df[condition][[i for i in df.columns.values if i not in ['a']]].apply(lambda x: x/2)

Saya harap ini membantu!