【Python】DataFrameから抽出した値を特定のNaNを含む行列に整形したい

Question

DataFrameからマスクして抽出したDataFrameを、（例えば）1行しか抽出されない場合にも、３×３でNaNで埋めた形で取り出すにはどのようにしたらよいでしょうか。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame( [ [1.1, 1.2, 1.3], [2.1, 2.2, 2.3], [3.1, 3.2, 3.3] , [4.1, 4.2, 4.3] , [5.1, 5.2, 5.3] ], columns=['a', 'b', 'c'] )

df_new=df[df['a']==1.1].head(3)

print(df_new)
     a    b    c
0  1.1  1.2  1.3

これを

print(df_new)

     a    b    c
0  1.1  1.2  1.3
1  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN

のようにしたいのですがどのようにすればよいでしょうか。
お願いしますカミサマ教えてください。

Answer 1

条件に合致しない要素を他の値に置き換えたい場合は、DataFrame.where() をお使いください。
（defaultで NaN に置き換わります）

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.where.html

import pandas as pd

df = pd.DataFrame( [ [1.1, 1.2, 1.3], [2.1, 2.2, 2.3], [3.1, 3.2, 3.3] , [4.1, 4.2, 4.3] , [5.1, 5.2, 5.3] ], columns=['a', 'b', 'c'] )

df_new = df.where(df['a']==1.1).head(3)

print(df_new)
#     a    b    c
#0  1.1  1.2  1.3
#1  NaN  NaN  NaN
#2  NaN  NaN  NaN

Comments

[gorigori123]

回答ありがとうございます！
まさしくな回答ありがとうございます！！
神回答です！！

Answer 2

逆の条件で抽出したものにnanをセットするとよいかと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame( [ [1.1, 1.2, 1.3], [2.1, 2.2, 2.3], [3.1, 3.2, 3.3] ], columns=['a', 'b', 'c'] )
df_new = df.copy()
df_new[df_new['a'] != 1.1] = pd.np.nan
print(df_new)
#     a    b    c
#0  1.1  1.2  1.3
#1  NaN  NaN  NaN
#2  NaN  NaN  NaN

Comments

[gorigori123]

ご回答ありがとうございます。
すみません、問題を一般化して簡単にしすぎました。
条件にあうデータのうちhead(3)で３つ選択しますが、条件に合うものが3つ無かった場合にNaNで埋めたい場合にはどのようにすればよいでしょうか。

[8524ba23]

回答コードは条件に合う（行）数には依存しません。

条件に合うものの「もの」が何を指しているのか、
また何（どこ）をNaNで埋めたいのかが不明ですので具体的に質問本文で提示すると
適切な回答が得られるかもしれません。

[gorigori123]

質問本文を修正いたしました。