Pandas で条件に基づいて新しい列を作成する方法

多くの場合、特定の条件に基づいて pandas DataFrame に新しい列を作成することができます。

このチュートリアルでは、次の DataFrame を使用してこれを行う方法の例をいくつか示します。

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame
df

rating points assists rebounds
0 90 25 5 11
1 85 20 7 8
2 82 14 7 10
3 88 16 8 6
4 94 27 5 6
5 90 20 7 9
6 76 12 6 6
7 75 15 9 10
8 87 14 9 10
9 86 19 5 7

例 1: バイナリ値を含む新しい列を作成する

次のコードは、「Good」という名前の新しい列を作成する方法を示しています。この列の値は、指定された行のポイントが 20 より大きい場合は「yes」、それ以外の場合は「no」になります。

 #create new column titled 'Good'
df['Good'] = np. where (df['points']>20, ' yes ', ' no ')

#view DataFrame 
df

        rating points assists rebounds Good
0 90 25 5 11 yes
1 85 20 7 8 no
2 82 14 7 10 no
3 88 16 8 6 no
4 94 27 5 6 yes
5 90 20 7 9 no
6 76 12 6 6 no
7 75 15 9 10 no
8 87 14 9 10 no
9 86 19 5 7 no

例 2: 複数の値を含む新しい列を作成する

次のコードは、値が格納される「Good」という名前の新しい列を作成する方法を示しています。

• ポイントが 25 以上の場合は「はい」
• 15 ≤ ポイント < 25 の場合は「おそらく」
• ポイントが 15 未満の場合は「いいえ」

 #define function for classifying players based on points
def f(row):
    if row['points'] < 15:
        val = 'no'
    elif row['points'] < 25:
        val = 'maybe'
    else :
        val = 'yes'
    return val

#create new column 'Good' using the function above
df['Good'] = df. apply (f, axis=1)

#view DataFrame 
df

        rating points assists rebounds Good
0 90 25 5 11 yes
1 85 20 7 8 maybe
2 82 14 7 10 no
3 88 16 8 6 maybe
4 94 27 5 6 yes
5 90 20 7 9 maybe
6 76 12 6 6 no
7 75 15 9 10 maybe
8 87 14 9 10 no
9 86 19 5 7 maybe

例 3: 既存の列との比較に基づいて新しい列を作成する

次のコードは、値が次の場所にある「assist_more」という名前の新しい列を作成する方法を示しています。

• アシスト > リバウンドの場合は「はい」。
• それ以外の場合は「いいえ」です。

 #create new column titled 'assist_more'
df['assist_more'] = np. where (df['assists']>df['rebounds'], ' yes ', ' no ')

#view DataFrame 
df

        rating points assists rebounds assist_more
0 90 25 5 11 no
1 85 20 7 8 no
2 82 14 7 10 no
3 88 16 8 6 yes
4 94 27 5 6 no
5 90 20 7 9 no
6 76 12 6 6 no
7 75 15 9 10 no
8 87 14 9 10 no
9 86 19 5 7 no

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