Pandas DataFrame.where のオプション

pandas.DataFrame.where は、DataFrame 内の値を条件に基づいて置き換える便利なメソッドです。SQL の WHERE 句に似ており、データのフィルタリングやマスク処理に役立ちます。

基本的な使い方

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 条件式に基づいて値を置き換える
df_replaced = df.where(df['A'] > 2, 100)

print(df_replaced)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  100 6

上記の例では、df['A'] が 2 より大きい場合、その値を 100 に置き換えています。

詳細なオプション

• other 引数: 条件に合致しない値を置き換える値を指定できます。デフォルトは NaN です。

df_replaced = df.where(df['A'] > 2, 100, -1)

print(df_replaced)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  100 6

• inplace 引数: True に設定すると、元の DataFrame を変更します。デフォルトは False です。

df.where(df['A'] > 2, 100, inplace=True)

print(df)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  100 6

• axis 引数: 処理対象の軸を指定できます。デフォルトは 0 (行方向) です。

df_replaced = df.where(df['A'] > 2, axis=1, other=-1)

print(df_replaced)

# 出力:
#   A  B
# 0  100  4
# 1  2   5
# 2  100  6

応用例

• 特定の条件を満たすデータのみ抽出
• 特定の値を別の値に置き換える
• 欠損値を補完

DataFrame.where は、データのフィルタリングやマスク処理に非常に便利なメソッドです。条件に基づいて値を置き換えたい場合、ぜひ活用してみてください。

補足

• 上記の例は、理解を深めるために簡略化されています。実際の使用例では、より複雑な条件式やオプションを使用する可能性があります。
• DataFrame.where は、NumPy の where 関数と似たような機能を提供します。

Pandas DataFrame.where サンプルコード

特定の値を別の値に置き換える

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 特定の値を別の値に置き換える
df_replaced = df.where(df['A'] > 2, 100)

print(df_replaced)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  100 6

欠損値を補完

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, 5, 6]})

# 欠損値を平均値で補完
df_fillna = df.where(df.notnull(), df.mean(axis=0))

print(df_fillna)

# 出力:
#   A  B
# 0  1.5  4
# 1  2.0  5
# 2  2.5  6

特定の条件を満たすデータのみ抽出

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': ['a', 'b', 'c']})

# 特定の条件を満たすデータのみ抽出
df_filtered = df.where(df['A'] > 2 & df['C'].isin(['a', 'b']))

print(df_filtered)

# 出力:
#   A  B  C
# 0  3  6  a
# 1  3  6  b

列方向に条件を適用

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': ['a', 'b', 'c']})

# 列方向に条件を適用
df_replaced = df.where(df > df.mean(axis=0), 100, axis=1)

print(df_replaced)

# 出力:
#   A  B  C
# 0  100  100  100
# 1  100  100  100
# 2  100  100  100

inplace オプション

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# inplace オプションで元の DataFrame を変更
df.where(df['A'] > 2, 100, inplace=True)

print(df)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  100 6

Pandas DataFrame.where 以外の方法

loc 属性は、行と列のインデックスを指定して値を取得または設定することができます。

df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 100

print(df)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  100

iloc 属性は、行と列の整数位置を指定して値を取得または設定することができます。

df.iloc[2, 1] = 100

print(df)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  100

mask 属性は、条件に基づいて True/False のマスクを作成し、そのマスクを使って値を取得または設定することができます。

mask = df['A'] > 2
df[mask] = 100

print(df)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  100  100

assign メソッドは、新しい列を追加したり、既存の列を計算結果で置き換えたりすることができます。

df = df.assign(B=df['B'].where(df['A'] > 2, 100))

print(df)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  100

lambda 式を使って、条件に基づいて値を計算することができます。

df['B'] = df['B'].where(df['A'] > 2, lambda x: x * 2)

print(df)

# 出力:
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  10

どの方法を使うべきかは、データの構造、条件の複雑さ、処理速度などの要件によって異なります。

• シンプルな条件で、処理速度が重要でない場合は、loc 属性や iloc 属性を使うのが簡単です。
• 複雑な条件の場合は、mask 属性や assign メソッドを使うのが便利です。
• 処理速度が重要で、条件が複雑な場合は、where メソッドを使うのが効率的です。