Home > Blockchain >  How to group rows based on a condition in a dataframe with python pandas?
How to group rows based on a condition in a dataframe with python pandas?

Time:01-16

I want to change the range of ages (EDAT) so that the two first range of ages now 0 to 9 and 10 to 19 stay as a single age range from 0 to 19 without changing the other values.

enter image description here

         DATA     EDAT     ESDEVENIMENT        PAUTA  RECOMPTE
0  2021-10-10    0 a 9              Cas  No iniciada         6
1  2021-10-10  10 a 19              Cas     Completa         5
2  2021-10-10  10 a 19              Cas  No iniciada         6
3  2021-10-10  20 a 29              Cas     Completa         3
4  2021-10-10  20 a 29              Cas  No iniciada         4
5  2021-10-10  20 a 29  Hospitalització  No iniciada         2
6  2021-10-10  30 a 39              Cas     Completa         7
7  2021-10-10  30 a 39              Cas  No iniciada        10
8  2021-10-10  30 a 39              Cas      Parcial         1
9  2021-10-10  30 a 39  Hospitalització  No iniciada         2

CodePudding user response:

You should read Working with text data.

Use str.replace:

df['EDAT'] = df['EDAT'].str.replace(r'(0 a 9|10 a 19)', '0 a 19', regex=True)
print(df)

# Output
         DATA     EDAT     ESDEVENIMENT        PAUTA  RECOMPTE
0  2021-10-10   0 a 19              Cas  No iniciada         6
1  2021-10-10   0 a 19              Cas     Completa         5
2  2021-10-10   0 a 19              Cas  No iniciada         6
3  2021-10-10  20 a 29              Cas     Completa         3
4  2021-10-10  20 a 29              Cas  No iniciada         4
5  2021-10-10  20 a 29  Hospitalització  No iniciada         2
6  2021-10-10  30 a 39              Cas     Completa         7
7  2021-10-10  30 a 39              Cas  No iniciada        10
8  2021-10-10  30 a 39              Cas      Parcial         1
9  2021-10-10  30 a 39  Hospitalització  No iniciada         2

CodePudding user response:

You can use .loc for assignment.

df = pd.DataFrame({'DATA': ['2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10',
 '2021-10-10'], 'EDAT':['0 a 9',
 '10 a 19',
 '10 a 19',
 '20 a 29',
 '20 a 29',
 '20 a 29',
 '30 a 39',
 '30 a 39',
 '30 a 39',
 '30 a 39'], 'ESDEVENIMENT': ['Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Hospitalització',
 'Cas',
 'Cas',
 'Cas',
 'Hospitalització'], 'PAUTA': ['No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'No iniciada',
 'Completa',
 'No iniciada',
 'Parcial',
 'No iniciada'], 'RECOMPTE': [6,
 5,
 6,
 3,
 4,
 2,
 7,
 10,
 1,
 2]})

df.loc[0:2, 'EDAT'] = '0 a 19'

print(df) 


DATA    EDAT    ESDEVENIMENT    PAUTA   RECOMPTE
0   2021-10-10  0 a 19  Cas No iniciada 6
1   2021-10-10  0 a 19  Cas Completa    5
2   2021-10-10  0 a 19  Cas No iniciada 6
3   2021-10-10  20 a 29 Cas Completa    3
4   2021-10-10  20 a 29 Cas No iniciada 4
5   2021-10-10  20 a 29 Hospitalització No iniciada 2
6   2021-10-10  30 a 39 Cas Completa    7
7   2021-10-10  30 a 39 Cas No iniciada 10
8   2021-10-10  30 a 39 Cas Parcial 1
9   2021-10-10  30 a 39 Hospitalització No iniciada 2
  •  Tags:  
  • Related