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Pandasである条件を満たす部分のみ、置き換え

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Taka_Yamag

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以下のようなpandasのデータフレームがあったとして、kan = 0.000の部分のみをkangosの数値入っているところで置換するにはどうしたらよろしいでしょうか?

よろしくお願いいたします。

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Series.mask をお使いください。

pandas.Series.mask — pandas 0.25.1 documentation

Series.mask(条件式, 置き換える値) で「条件式」が True の要素を「置き換える値」で置換できます。
今回の場合、列 kangoshokuin_jokinkansan の値が0の要素を置き換えたいとのことなので、条件式を df["kangoshokuin_jokinkansan"] == 0 とすることで、この条件式が True になる要素、つまり、値が0の要素は列 kangoshokuin_jokinkasan_estimation の値で置き換えられます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "jigyosho_id": [0, 1, 21],
        "kangoshokuin_jokinkansan": [1, 0.954538, 0],
        "kangoshokuin_jokinkasan_estimation": [2.859272, 0.318179, 1.319],
    }
)
print(df)
#    jigyosho_id  kangoshokuin_jokinkansan  kangoshokuin_jokinkasan_estimation
# 0            0                  1.000000                            2.859272
# 1            1                  0.954538                            0.318179
# 2           21                  0.000000                            1.319000

# 列 kangoshokuin_jokinkansan の値が0の要素は列 kangoshokuin_jokinkasan_estimation の値で置き換える。
df["kangoshokuin_jokinkansan"].mask(
    df["kangoshokuin_jokinkansan"] == 0,
    df["kangoshokuin_jokinkasan_estimation"],
    inplace=True,
)
print(df)

補足

ちなみに kangoshokuin_jokinkansan の値がなんらかの演算結果として算出された値である場合、数値計算は丸め誤差が発生するので、理論上0になるはずでも通常は厳密に0にはなりません。
そのため、浮動小数点数同士の値の比較は numpy.isclose を使うほうが好ましいです。

numpy.isclose — NumPy v1.15 Manual

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "jigyosho_id": [0, 1, 21],
        "kangoshokuin_jokinkansan": [1, 0.954538, 0],
        "kangoshokuin_jokinkasan_estimation": [2.859272, 0.318179, 1.319],
    }
)
print(df)
#    jigyosho_id  kangoshokuin_jokinkansan  kangoshokuin_jokinkasan_estimation
# 0            0                  1.000000                            2.859272
# 1            1                  0.954538                            0.318179
# 2           21                  0.000000                            1.319000

# 列 kangoshokuin_jokinkansan の値が0の要素は列 kangoshokuin_jokinkasan_estimation の値で置き換える。
df["kangoshokuin_jokinkansan"].mask(
    np.isclose(df["kangoshokuin_jokinkansan"], 0),
    df["kangoshokuin_jokinkasan_estimation"],
    inplace=True,
)
print(df)

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