Pandas で case ステートメントを作成する方法 (例あり)
case ステートメントは、条件を循環して最初の条件が満たされたときに値を返すステートメントの一種です。
Pandas DataFrame に case ステートメントを実装する最も簡単な方法は、次の基本構文を使用するNumPywhere()関数を使用することです。
df[' new_column '] = np. where (df[' col2 ']<9, 'value1', n.p. where (df[' col2 ']<12, 'value2', n.p. where (df[' col2 ']<15, 'value3', 'value4')))
この特定の関数は、 col2という列の値を調べて、次の値を返します。
- 「 value1 」(col2 の値が 9 未満の場合)
- 「 value2 」(col2 の値が 12 未満の場合)
- 「 value3 」(col2 の値が 15 未満の場合)
- 前の条件がいずれも当てはまらない場合は「 value4 」
次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。
例: Pandas の case ステートメント
次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd import numpy as np #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' player ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], ' points ': [6, 8, 9, 9, 12, 14, 15, 17, 19, 22]}) #view DataFrame df player points 0 1 6 1 2 8 2 3 9 3 4 9 4 5 12 5 6 14 6 7 15 7 8 17 8 9 19 9 10 22
次の構文を使用して、 points列の値によって値が決定されるclassという新しい列を作成する case ステートメントを作成できます。
#add 'class' column using case-statement logic df[' class '] = np. where (df[' points ']<9, 'Bad', n.p. where (df[' points ']<12, 'OK', n.p. where (df[' points ']<15, 'Good', 'Great'))) #view updated DataFrame df player points class 0 1 6 Bad 1 2 8 Bad 2 3 9 OK 3 4 9 OK 4 5 12 Good 5 6 14 Good 6 7 15 Great 7 8 17 Great 8 9 19 Great 9 10 22 Great
case ステートメントは、ポイント列の値を調べて、次の値を返しました。
- ポイント列の値が 9 未満の場合は「 Bad 」
- ポイント列の値が 12 未満の場合は「 OK 」
- ポイント列の値が 15 未満の場合は「良好」
- 前の条件がどれも当てはまらない場合は「素晴らしい」
注: NumPywhere()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。
追加リソース
次のチュートリアルでは、Pandas で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。
Pandas で条件に基づいて新しい列を作成する方法
複数の条件を指定して NumPy Where() 関数を使用する方法