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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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pandas dataframeの行の値によってifによる判定をしたい

mmorita
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2回答

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投稿2018/12/06 20:09

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

python3

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 01:41

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。

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