【pandas】複数条件でデータを書き換える

Question

python初心者になります。
PANDASのデータの前処理でまったくコードが浮かばず、調べても該当するものが探せず、お力をお借りしたくお願いいたします。

以下のような元データに対して、以下のルールで対象データを更新したいと思っています。

【更新ルール】

対象データの列１が、列２に判定結果で書き換える
A（条件）だったらAAA（判定結果）
B（条件）だったらBBB（判定結果）
C（条件）だったらCCC（判定結果）

この条件と結果の組が上記のように3つぐらいであれば、私の現状の技術でも一つ一つの条件毎にデータを更新してしまえばよいのですが、
条件と結果の組が大量にあり、一つ一つ書き換えることができません。

条件と結果のセットを辞書型にして、対象データを書き換えられたらと思っているのですが、何かよい方法はありませんでしょうか。
よろしくお願いいたします。

【対象データ】

列1	列2
A	NaN
A	NaN
A	NaN
B	NaN
B	NaN
C	NaN
C	NaN
A	NaN
B	NaN
A	NaN

Answer 1

{'A':'AAA', 'B':'BBB', 'C':'CCC'}

の様な、変換用の dict型のデータを作成しておき、Series.map() を使用して変換をするのが簡単かと思います。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.map.html

import pandas as pd
import numpy as np

# 適当なデータを生成
N = 10
df = pd.DataFrame({'列１': np.random.choice(['A','B','C','D','E'],N)})
# 変換用のデータ
conv = {'A':'AAA', 'B':'BBB', 'C':'CCC', 'D':'DDD', 'E':'EEE'}
# 変換
df['列２'] = df['列１'].map(conv)
print(df)
#  列１   列２
#0  C  CCC
#1  C  CCC
#2  A  AAA
#3  D  DDD
#4  D  DDD
#5  B  BBB
#6  E  EEE
#7  E  EEE
#8  A  AAA
#9  D  DDD

Comments

[magichan]

あっ。被りました。すみません

[jfnflnfl]

ベストアンサーは最初にご回答が早かった方にさせていただきましたが、mapの使い方が良くわかり、勉強になりました！どうもありがとうございました！！

Answer 2

回答

条件と結果のセットを辞書型にして、対象データを書き換えられたらと思っているのですが、何かよい方法はありませんでしょうか。

Series.replace にキーを変更前の値、値を変更後のものとした辞書を渡すことでその辞書に従って値を変換できます。

コード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Col1": ["A", "A", "A", "B", "B", "C", "C", "A", "B", "A"]})
print(df)

d = {"A": "AAA", "B": "BBB", "C": "CCC"}
df["Col2"] = df["Col1"].replace(d)

print(df)
#   Col1 Col2
# 0    A  AAA
# 1    A  AAA
# 2    A  AAA
# 3    B  BBB
# 4    B  BBB
# 5    C  CCC
# 6    C  CCC
# 7    A  AAA
# 8    B  BBB
# 9    A  AAA

Series.map を使う方法

条件式で変更後の値を決定したい場合は Series.map を使用する方法もあります。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Col1": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})
print(df)
#    Col1
# 0     1
# 1     2
# 2     3
# 3     4
# 4     5
# 5     6
# 6     7
# 7     8
# 8     9

def func(x):
    if x % 2 == 0:
        return "Even"
    else:
        return "Odd"

df["Col2"] = df["Col1"].map(func)

print(df)
#    Col1  Col2
# 0     1   Odd
# 1     2  Even
# 2     3   Odd
# 3     4  Even
# 4     5   Odd
# 5     6  Even
# 6     7   Odd
# 7     8  Even
# 8     9   Odd

Comments

[jfnflnfl]

的確なご回答ありがとうございます！！助かりました！！