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pandas dataframeの行の値によってifによる判定をしたい

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mmorita

score 8

前提・実現したいこと

pandasのdataframeにおいて、要素の値に応じてif文を書きたいのですが、データ型?の問題でうまく実行されません。例えば次のようなコード

f = [[0,24],[21],[15, 18, 12, 11]]
df = pd.DataFrame(index=[], columns=[])
for i in range(len(f)): #あるファイルの行数分だけ
    series = pd.Series(f[i])
    df = df.append(series, ignore_index = True)


で、次のようなデータフレーム(df)ができます

0 1 2 3
0 0.0 24.0 NaN NaN
1 21.0 NaN NaN NaN
2 15.0 18.0 12.0 11.0

これについて行ごとにある値(0.0)が含まれるかどうかで判定し、次の処理に繋げたいのですが、うまくいきません。

該当のソースコード

for k in range(len(df)):
    for j in range(len(df.columns)):
        if (df.isnull()[j][k] == True) and (0.0 in df.iloc[k]):
            df.at[k,j] = -1 
            break

発生している問題・エラーメッセージ

結果が

0 1 2 3
0 0.0 24.0 -1.0 NaN
1 21.0 -1.0 NaN NaN
2 15.0 18.0 12.0 11.0

となります。本来であれば(0,2)の要素はNaNのままであることを期待したいのですがそうはなっていないので、

0.0 in df.iloc[k]


の部分がうまくいっていないことになります。

試したこと

type(df[0][0])はnumpy.float64だったので、検索するときに0(int)ではなく0.0(float)とすれば問題ないと思っていたのですがうまくいきません。

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  • t_obara

    2018/12/07 10:41

    提示されたコードのままの結果かと思いますが、貴殿が望む結果がどのようなものかご提示いただけないでしょうか。

    キャンセル

回答 2

check解決した方法

0

for k in range(len(df)):
    for j in range(len(df.columns)):
        if (df.isnull()[j][k] == True) and (any(abs(x - 0.0) < 0.01 for x in df.iloc[k])==False):
            df.at[k,j] = -1 
            break


数の一致を捉えることができなかったので、差をとってその値に制限を加えることで'0.0'の要素を抽出することで以下のように求めている結果が得られました。

0 1 2 3
0 0.0 24.0 NaN NaN
1 21.0 -1.0 NaN NaN
2 15.0 18.0 12.0 11.0

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0.0-1に置換したいのであればdf[df[:] == 0.0] = -1でよいです。

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