np.whereについて

Question

下記のようにwhereを使った時の解釈がわかりません。

>>> np.where([[True, False], [True, True]],
...          [[1, 2], [3, 4]],
...          [[9, 8], [7, 6]])
array([[1, 8],
       [3, 4]])

housing["income_cat"].where(housing["income_cat"] < 5, 5.0, inplace = True)

二つ目は、
0 6.0
1 6.0
2 5.0
3 4.0
4 3.0
が
0 5.0
1 5.0
2 5.0
3 4.0
4 3.0
に変わります。

Answer 1

numpy と pandas の where は挙動が違うので、注意してください。

numpy.where の挙動

numpy.where(condition, x, y)

条件 condition が True の要素は x の値、False の要素は y の値を使用して新しい配列を作成する。

import numpy as np

cond = [[True, False], [True, True]]
a = [[1, 2], [3, 4]]
b = [[9, 8], [7, 6]]

c = np.where(cond, a, b)
print(c)
# [[1 8]
#  [3 4]]

pandas.Sereis.where の挙動

条件 cond が False の要素は第2引数の値で置き換える。

import pandas as pd

cond = [False, True, False, True, False]
s = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])

s.where(cond, -1, inplace=True)
print(s)
# 0   -1
# 1    1
# 2   -1
# 3    3
# 4   -1
# dtype: int64

参考文献

• numpy.where — NumPy v1.17 Manual
• pandas.Series.where — pandas 0.25.1 documentation

Comments

[tktktktk]

ありがとうございます！！