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Masakuni

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文法的な部分でつまづいています。
train_df[payment_)の中身に応じてcounterの数字をあげていくようにしていきたいと思い下のコードを試したところ下記のようなエラーが出ました。
要素一つ一つに対しての計算がしたいですがうまくいっていないようです。
ご教授お願い致します。

counter=0
if train_df["payment_9"]>0:
    counter+=1
    if train_df["payment_8"]>0:
        counter+=1
        if train_df["payment_7"]>0:
            counter+=1
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-4c007e03de50> in <module>
      1 counter=0
----> 2 if train_df["payment_9"]>0:
      3     counter=1
      4     if train_df["payment_8"]>0:
      5         counter+=1

/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
   1476         raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
   1477                          "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
-> 1478                          .format(self.__class__.__name__))
   1479 
   1480     __bool__ = __nonzero__

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

追記です

train_df

この場合
0に対してcounter=2  

payment9>0 でcounter=1になり 
payment8>0 でcounter=2 
payment7が-1なのでcounterの計測が終わり counter=2 

1に対してcounter=0
2に対してcounter=0
3に対してcounter=0
4に対してcounter=0

このような手順が理想です

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  • can110

    2019/05/04 17:26

    「0に対して」の「0」とはDataFrameのインデックス番号のこと
    すなわち行毎にcounter値を別個に算出するということでしょうか?
    また、counter値は
    「payment_9列から右側に向けて0以下の数値が現れるまでの1以上の数の出現数」
    と考えてよいでしょうか?

    キャンセル

  • Masakuni

    2019/05/04 17:31 編集

    おっしゃる通りです。
    言葉を知らず説明が分かりにくく申し訳ありません。
    インデックス毎にcounterの値に
    payment_9から右側に向けて0以下が現れるまでの1以上の出現数を入れたいです。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

train_df["payment~"]には複数の値が入っていますので単純なif判定できません。
そのすべて.all() あるいは いずれか.any() が0より大きいのかを指定する必要があります。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'val':[-1,1,2]})

if (df['val'] >= 0).any(): # いずれか0以上
    print('any')

if (df['val'] >= 0).all(): # すべて0以上
    print('all')
"""
any
"""

コメントを受けて

(-1,0,1,2)の出現数を求めたいなら、たとえば以下のようにして得られます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'val':[-1,-1,-1,0,1,2,2]})

count = {}
for n in [-1,0,1,2]:
    count[n] = (df['val'] == n).sum()

print(count) # {-1: 3, 0: 1, 1: 1, 2: 2}

質問修正をうけて

以下のようにDataFrameに対してループ処理を行えば求めることができます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[2,2,1,-1],[0,1,2,2],[1,0,1,2]],columns=['A','B','C','D'])
print(df)

# 行毎のループ
for idx, row in df.iterrows():
    counter = 0
    # 対象列毎のループ
    for val in row['A':'D']:
        if val <= 0:
            break
        counter += 1
    df.loc[idx,'counter'] = counter

df['counter'] = df['counter'].astype(int) # float -> int
print(df)
"""
   A  B  C  D  counter
0  2  2  1 -1        3
1  0  1  2  2        0
2  1  0  1  2        1
"""

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  • 2019/05/04 17:03

    有難うございます。
    今から追記いたします。

    キャンセル

  • 2019/05/04 17:17

    追記いたしました。
    このような手順を0から2000まで実行してcounterを一つの特徴量として使いたいと考えています。

    キャンセル

  • 2019/05/04 17:53

    can110様
    前回の質問に引き続き本当に有難うございました。
    ご丁寧に教えて頂いて本当に助かりました。
    有難うございました。

    キャンセル

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