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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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python 特定の値ごとにグループ化した新たなカラムを作りたい

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/11/13 08:12

実現したいこと

特定の値ごとにグループ化した新たなカラムを作りたい

使用データ

python

1df 2# user_id number 3#0 47 9 4#1 47 9 5#2 48 8 6#3 49 7 7#4 49 7

希望データ型

python

1df 2# user_id number group 3#0 47 9 1 4#1 47 9 1 5#2 48 8 2 6#3 49 7 2 7#4 49 7 2

条件:

  • 9であれば、group 1
  • 7 or 8であれば、group 2

試したこと

python

1def conv_func(row): 2 if row[1].isin([9]) : 3 return 1 4 elif row[1].isin([7,8]): 5 return 2 6 else: 7 raise RuntimeError(str(row)) 8 9 10df["group"] = df.apply(conv_func)

→詳しい方、ご教授いただけたら、幸いです。
何卒よろしくお願いいたします。

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回答2

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ベストアンサー

conv = {9:1,8:2,7:2}
の様な変換用のdictを作成しておき
df['number'].map(conv)
のように'number'列に変換を適用するとよいのではないでしょうか。

Python

1import pandas as pd 2df = pd.DataFrame({'user_id':[47,47,48,49,49],'number':[9,9,8,7,7]}) 3conv = {9:1,8:2,7:2} 4df['group'] = df['number'].map(conv) 5print(df) 6# user_id number group 7#0 47 9 1 8#1 47 9 1 9#2 48 8 2 10#3 49 7 2 11#4 49 7 2

投稿2019/11/13 10:10

magichan

総合スコア15898

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7、8、9しかないのであれば

python

1df['group']= 2 2df[df['number']==9]['group'] = 1 3 4# queryを利用しても良い 5df[df.query("number == 9")] = 1

7,8,9以外もある場合

python

1df[df.query("number == 9")] = 1 2df[df.query("number == 7 or number == 8")] = 2 3 4# isinでも良い 5df[df['number'].isin([7,8])] = 2 6

動かしていないので、間違いがあったらすいません。

投稿2019/11/13 09:30

t_obara

総合スコア5488

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