Pandas DataFrame DataFrame.where() 関数

Minahil Noor 2023年1月30日 Pandas Pandas DataFrame
  1. pandas.DataFrame.where() の構文
  2. コード例：DataFrame.where()
  3. コード例：DataFrame.where() で値を指定する
  4. コード例：複数の条件を使用するための DataFrame.where()
Pandas DataFrame DataFrame.where() 関数

Python Pandas DataFrame.where() 関数はパラメータとして条件を受け取り、それに応じた結果を生成します。この関数は DataFrame の各値について条件をチェックし、条件を受け入れる値を選択します。関数の機能は if-else 文に似ています。デフォルトでは、条件を受け入れない値は NaN の値に置き換えられます。

pandas.DataFrame.where() の構文

DataFrame.where(
    cond,
    other=NaN,
    inplace=False,
    axis=None,
    level=None,
    errors="raise",
    try_cast=False,
)

パラメータ

この関数はいくつかのパラメータを持っています。すべてのパラメータのデフォルト値は上記の通りです。
cond これはブール値の Series や DataFrame、配列のような構造体、あるいは呼び出し可能なものです。これは DataFrame の各値に対してチェックする条件/条件を表します。条件が True の場合、元の値は置き換えられません。それ以外の場合は NaN の値に置き換えられます。
other これはスカラ、Series/DataFrame、または呼び出し可能なものです。これは、条件が False の場合に元の値に対して配置される値を表します。
inplace これはブール値です。これはデータに対する操作を伝えます。True ならば、それ自体を変更します。
axis これは整数値です。これは作業軸の行または列を表します。
level 整数値です。これはレベルを表します。
errors 文字列です。これはエラーについて説明します。これには 2つのオプションがあります。rise か ignore です。値が raise の場合、例外の発生を許可します。ignore の場合は例外を無視し、エラーが発生した場合は元のオブジェクトを返します。
try_cast これはブール値です。可能であれば、関数の出力を元の入力型にキャストします。

戻り値

条件に応じて変更された DataFrame を返します。

コード例：DataFrame.where()

この関数については、次のコード例で実装することでさらに詳しく知ることができます。

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({
                        'A': 
                            {0: 60, 
                            1: 100, 
                            2: 80,
                            3: 78,
                            4: 95,
                            5: 45,
                            6: 67,
                            7: 12,
                            8: 23,
                            9: 50},
                        'B': 
                            {0: 90, 
                            1: 75, 
                            2: 82, 
                            3: 64, 
                            4: 45,
                            5: 35,
                            6: 74,
                            7: 52,
                            8: 93,
                            9: 18}
                        })

print(dataframe)

DataFrame の例は、

     A   B
0   60  90
1  100  75
2   80  82
3   78  64
4   95  45
5   45  35
6   67  74
7   12  52
8   23  93
9   50  18

この関数は 1つの必須パラメータ cond を持ちます。

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "A": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95, 5: 45, 6: 67, 7: 12, 8: 23, 9: 50},
        "B": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45, 5: 35, 6: 74, 7: 52, 8: 93, 9: 18},
    }
)

dataframe1 = dataframe.where(dataframe > 50)
print(dataframe1)

出力：

       A     B
0   60.0  90.0
1  100.0  75.0
2   80.0  82.0
3   78.0  64.0
4   95.0   NaN
5    NaN   NaN
6   67.0  74.0
7    NaN  52.0
8    NaN  93.0
9    NaN   NaN

50 を超えない値、つまり条件を満たさない値は NaN の値に置き換えられます。

コード例：DataFrame.where() で値を指定する

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "A": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95, 5: 45, 6: 67, 7: 12, 8: 23, 9: 50},
        "B": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45, 5: 35, 6: 74, 7: 52, 8: 93, 9: 18},
    }
)

dataframe1 = dataframe.where(dataframe > 50, other=0)
print(dataframe1)

出力：

     A   B
0   60  90
1  100  75
2   80  82
3   78  64
4   95   0
5    0   0
6   67  74
7    0  52
8    0  93
9    0   0

ここでは、条件を満たさない値はユーザ定義の値に置き換えられます。

コード例：複数の条件を使用するための DataFrame.where()

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "A": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95, 5: 45, 6: 67, 7: 12, 8: 23, 9: 50},
        "B": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45, 5: 35, 6: 74, 7: 52, 8: 93, 9: 18},
    }
)

dataframe1 = dataframe.where((dataframe == 80) | (dataframe < 50), other=0)
print(dataframe1)

出力：

    A   B
0   0   0
1   0   0
2  80   0
3   0   0
4   0  45
5  45  35
6   0   0
7  12   0
8  23   0
9   0  18

返される DataFrame には、両方の条件を満たす値が含まれています。

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