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。
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回答:pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性は、WeekOfMonth オフセットの基本となるオフセットを返す属性です。この属性は、オフセットの構成を確認したり、異なるオフセットを比較したりする際に役立ちます。
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