Python | Serie Pandas.update()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.update()modifica Series en su lugar utilizando valores que no son NA del objeto Series pasado. La función se alinea en index.

Sintaxis: Series.update(other)

Parámetro:
otro: serie

Devoluciones: Ninguna

Ejemplo #1: Use Series.update()la función para actualizar los valores de algunas ciudades en el objeto Serie dado

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', None, 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Chicago', 'Lisbon'])
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.update()la función para actualizar los valores identificados pasados ​​indexados en el objeto Serie dado.

# update the values at the passed index
# from the values in the passed series object
sr.update(pd.Series(['Melbourne', 'Moscow'], index = [2, 7]))

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.update()función actualizó con éxito los valores en el objeto de la serie original del objeto de la serie pasado.

Ejemplo #2: Use Series.update()la función para actualizar los valores de algunos elementos en el objeto Serie dado

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 214, 325, 88, None, 325, None, 325, 100])
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.update()la función para actualizar los valores identificados pasados ​​indexados en el objeto Serie dado.

# update the values at the passed index
# from the values in the passed series object
sr.update(pd.Series([5000, 6000], index = [4, 6]))

Salida:

como podemos ver en la salida, la Series.update()función ha actualizado con éxito los valores en el objeto de la serie original del objeto de la serie pasado.