Pandas Index.where のサンプルコード

pandas.Index.where: 条件に基づいてインデックス値を変更する

pandas.Index.where は、以下の2つの引数を受け取ります。

• cond: 条件を表す Series または ndarray。
• other: 条件が真の場合にインデックス値を置き換える値。

条件が真の場合、インデックス値は other で置き換えられます。条件が偽の場合、インデックス値は変更されません。

例：

import pandas as pd

# インデックスと条件を作成
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
cond = pd.Series([True, False, True, False, True])
other = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

# where メソッドを使ってインデックス値を置き換える
new_index = index.where(cond, other)

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['a', 'B', 'c', 'D', 'e'], dtype='object')

この例では、cond が真の場合、インデックス値は other の対応する値で置き換えられます。

複数の条件を指定するには、& や | 演算子を使って条件式を結合できます。

例：

cond1 = index.isin(['A', 'C'])
cond2 = index.str.startswith('B')

new_index = index.where(cond1 & cond2, 'special')

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['A', 'special', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')

この例では、cond1 と cond2 両方が真の場合のみ、インデックス値は special に置き換えられます。

欠損値を処理する

pandas.Index.where は、欠損値を処理するためにも使用できます。

例：

index = pd.Index(['A', 'B', np.nan, 'D', 'E'])

new_index = index.where(~pd.isnull(index), 'missing')

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['A', 'B', 'missing', 'D', 'E'], dtype='object')

この例では、isnull 関数を使って欠損値を検出し、missing という文字列で置き換えています。

まとめ

pandas.Index.where は、条件に基づいてインデックス値を置き換える便利なメソッドです。データフレームの操作や分析を行う際に、ぜひ活用してみてください。

pandas.Index.where のサンプルコード

文字列を含むインデックスを抽出

# インデックスと条件を作成
index = pd.Index(['a_str', 'b_str', 'c_num', 'd_str', 'e_num'])
cond = index.str.contains('str')

# where メソッドを使ってインデックス値を抽出
new_index = index.where(cond)

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['a_str', 'b_str', 'd_str'], dtype='object')

特定の値を含むインデックスを置き換える

# インデックスと条件を作成
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
cond = index == 'C'
other = 'replaced'

# where メソッドを使ってインデックス値を置き換える
new_index = index.where(~cond, other)

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['A', 'B', 'replaced', 'D', 'E'], dtype='object')

欠損値を処理する

# インデックスと欠損値を作成
index = pd.Index(['A', 'B', np.nan, 'D', 'E'])

# where メソッドを使って欠損値を置き換える
new_index = index.where(~pd.isnull(index), 'missing')

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['A', 'B', 'missing', 'D', 'E'], dtype='object')

グループ化と集計

# データフレームとインデックスを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
index = pd.Index(['A', 'B', 'A', 'B', 'A'])

# where メソッドを使ってグループを作成
groups = index.where(index == 'A', 'Group A').where(index == 'B', 'Group B')

# グループごとにデータを集計
aggregated_df = df.groupby(groups).sum()

# 結果を確認
print(aggregated_df)

# 出力
#    data
# Group A  6
# Group B  4

マージ

# インデックスとデータを作成
index1 = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'])
data1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
index2 = pd.Index(['b', 'c', 'd', 'e'])
data2 = pd.Series([5, 6, 7, 8])

# where メソッドを使ってインデックスを一致させる
joined_index = index1.where(~index1.isin(index2), index2)

# インデックスに基づいてデータフレームをマージ
joined_df = pd.DataFrame({'data1': data1, 'data2': data2}).set_index(joined_index)

# 結果を確認
print(joined_df)

# 出力
#   data1  data2
# a    NaN     5
# b   2.0   6.0
# c   3.0   7.0
# d   4.0   8.0
# e    NaN     NaN

pandas.Index.where の代替方法

numpy.where は、配列に対して条件に基づいて値を置き換える関数です。

import numpy as np

# インデックスと条件を作成
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
cond = pd.Series([True, False, True, False, True])
other = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

# numpy.where を使ってインデックス値を置き換える
new_index = np.where(cond, other, index.to_numpy())

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# ['a' 'B' 'c' 'D' 'e']

リスト内包表記を使って、条件に基づいて新しいインデックスを作成することもできます。

# インデックスと条件を作成
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
cond = pd.Series([True, False, True, False, True])
other = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

# リスト内包表記を使って新しいインデックスを作成
new_index = [other[i] if cond[i] else index[i] for i in range(len(index))]

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# ['a', 'B', 'c', 'D', 'e']

DataFrame.loc を使って、条件に基づいてインデックス値を変更することもできます。

# データフレームと条件を作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
cond = df.index == 'c'

# DataFrame.loc を使ってインデックス値を変更
df.loc[cond, 'index'] = 'replaced'

# 結果を確認
print(df)

# 出力
#   index  data
# 0     a     1
# 1     b     2
# 2  replaced     3
# 3     d     4
# 4     e     5

これらの方法は、それぞれ異なる方法で条件に基づいてインデックス値を変更できます。状況に応じて最適な方法を選択してください。