Pythonで変数に値を入れるときのケース文

Question

Pythonでカラムのデータの値に応じて別の新しいカラムに別の値を入れるためにはどうすれば良いのでしょうか？

イメージとしてはSQLのCASE文です。

たとえば
teamというデータの個人を特定するユニークなキー「name_key」が入っているとします。
別のカラムにはその人が購入した商品「item」のカラムがあります。

「name_key」の値を参照して値に応じて、別のカラム「name」に買った人の名前を入れたいです。
以下が値に応じた名前の対応表です。

a > '太郎'
b > '花子'
c > '翔太'
d > '隆'
e > '綾'

出したいデータのアウトプットイメージは以下です。

お願いします。

Answer 1

dict型 または Series型の変換テーブルを準備して

• Series.map() にて変換テーブルを引き当てる
• Series.replace()にて変換テーブルで変換をかける

のどちらかを行うと良いかと思います。

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

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

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'item':['カバン','服','服','食べ物'],
    'name_key':['a','b','d','c']})

conv = {'a':'太郎', 'b':'花子', 'c':'翔太', 'd':'隆' }

df['name1'] = df['name_key'].map(conv)

df['name2'] = df['name_key'].replace(conv)

print(df)
#  item name_key name1 name2
#0  カバン        a    太郎    太郎
#1    服        b    花子    花子
#2    服        d     隆     隆
#3  食べ物        c    翔太    翔太

今回の場合は、両方ともに同じ結果がえられます。

前者と後者の違いは、変換テーブル無い場合の処理で、前者が NaN になるのに対して、後者は変換しないという動作になります。

Answer 2

対応表が辞書(dict)で与えられているとすると、以下のように.applyでできます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'key':['a','b','c','d'],'value':[1,2,3,4]})

names = {'a':'taro', 'b':'hanako', 'c':'syota'} # 対応表
df['name'] = df['key'].apply( lambda k : names.get(k,'?'))
print(df)
#  key  value    name
#0   a      1    taro
#1   b      2  hanako
#2   c      3   syota
#3   d      4       ?