データフレームで特定の条件を満たす行のみを抽出したい

Question

Paータフレームの処理についてお尋ねします。
1つめの図の様なデータフレームで、'R値'という列の値が'A'の行のみを抽出した、新しいデータフレーム
'df_AA'を作成したいのですが、２つ目の図のコマンドをうつと、出力の様に
元のデータフレームの枠組みのまま、'NAN'か'A'が表示されたデータフレームに
なってしまいます。原因と対策につき、ご教示下さい。

Answer 1

質問のコードで合っていると思います。
記載されたような現象はこちらでは確認できません。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'顧客ID': [1001, 1002, 1004, 1005, 1006],
                   'R値': ['A', 'C', 'B', 'B', 'A'],
                   'F値': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A'],
                   'M値': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B']})
df2 = df[df['R値'] == 'A']
df2

F値	M値	R値	顧客ID
0	A	A	A	1001
1	A	A	C	1002
2	A	A	B	1004
3	A	B	B	1005
4	A	B	A	1006

↓

F値	M値	R値	顧客ID
0	A	A	A	1001
4	A	B	A	1006

Comments

[_hh]

不思議です。こちらでは他の属性についても同様でして、例えば
df_AA= df_RFM_ranked[ df_RFM_ranked['顧客ID'] == 1001 ]
df_AA.head()
としますと同様に元の枠組みのまま、'NaN'か'1001'の値のみのデータフレームが表示されます。。

[_hh]

コメント有難うございます。

[tiitoi]

回答のコードをコピペして実行してもそうなりますか？
もしならないのであれば、質問欄に貼ってあるコードより前の行に原因がある可能性もあるので、画像ではなくテキストでコード全体を貼ってください。

[_hh]

大変有難うございます。しかし、この前の部分は長いのと、大容量のファイルを読み込んで行っておりますのでここでは控えさせて頂きます。ポイントとしては、元となるデータフレームからpivot_tableを作成しているのと、それをpd.concatしております。一応 concat以降のコードは以下となります。

df_RFM_ranked = pd.concat([df_25_pivot_R_ranked,df_25_pivot_F_ranked,df_25_pivot_M_ranked],axis=1)
df_RFM_ranked = df_RFM_ranked.reset_index()

'顧客ID'の列は、pivot_tableではindexとしていたものなのですが、それが原因かと思い、reset_indexして列名にしておりました。上記の情報のみとなってしまいますが、もし何か分かりましたらで構いません。

[_hh]

ご提示頂いたコードは、こちらで実行したところ、ご提示頂いている通りの結果でした。

[tiitoi]

回答のコードではそのような現象は起きないとすると、データフレーム df_RFM_ranked を作った過程が原因ということになりますが、上記の情報だけではどのようなデータフレームかということがわからないため、原因について回答するのは難しいです。

[_hh]

有難うございます。ちなみに

print(df_RFM_ranked.columns)

とすると、

MultiIndex(levels=[['F値', 'M値', 'R値', '顧客ID']],
labels=[[3, 2, 0, 1]])

となりました。

[bsdfan]

MultiIndexになっているんでしたら、df_RFM_ranked['R値']はSeriesではなく、DataFrameなんですかね。df_AA= df_RFM_ranked[ df_RFM_ranked[('R値',)] == 'A' ]
とかでできるんではないでしょうか。
可能ならば、columnsをセットしなおすのが良いと思います。

[_hh]

できました！大変有難うございます。

[_hh]

df_AA= df_RFM_ranked[ df_RFM_ranked[('R値',)] == 'A' ]
の方法でできました。