Python dfにおける複数分岐条件による値の置換方法

Question

前提・実現したいこと

3行数列あるようなデータセットにおいて、変数1（col1）の値を変数2（col2）と変数3（col3）の値により出力結果を制限したい。

下記のようなdfがあり、col2とcol3両方が1以上の時、col1の値を0にしたいと考えています。
理想の出力結果は、[0,1,2,3,4,0,6,0,0,9,10]です。

しかし今回の方法では、col2とcol3どちらかが0であるとcol1が0になってしまいます。
そのため出力結果は、[0,1,0,3,0,0,0,0,0,9,10]になってしまいます。

何か良いアイディアがありましたらご教授お願いします。

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
                   'col2':[3,0,0,0,3,3,0,3,3,0,0],
                   'col3':[1,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0]})
df = df['col1'].where((df['col2'] < 3) & (df['col3'] < 1),0)

print(df)

Answer 1

そもそも質問のソースだと条件がcols2が3より小さく、かつcol3が1より小さいになっていますが。
col1のみ抽出か上書きかにもよりますが上書くならこういう書き方もありますね。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
                   'col2':[3,0,0,0,3,3,0,3,3,0,0],
                   'col3':[1,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0]})

df.loc[(df['col2'] >= 1) & (df['col3'] >= 1), 'col1'] = 0
print(df)
'''
    col1  col2  col3
0      0     3     1
1      1     0     0
2      2     0     1
3      3     0     0
4      4     3     0
5      0     3     1
6      6     0     1
7      0     3     1
8      0     3     1
9      9     0     0
10    10     0     0
'''

Comments

[HK--]

ありがとうございます！
locで代入するということですね。勉強させてもらいました。

Answer 2

ol2とcol3両方が1以上の時、col1の値を0にしたいと考えています。

だとすると

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
                   'col2':[3,0,0,0,3,3,0,3,3,0,0],
                   'col3':[1,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0]})
ret = df['col1'].mask((df['col2'] >= 1) & (df['col3'] >= 1), 0)
print(ret)
#0      0
#1      1
#2      2
#3      3
#4      4
#5      0
#6      6
#7      0
#8      0
#9      9
#10    10
#Name: col1, dtype: int64

なのではないでしょうか。

Comments

[HK--]

ありがとうございます！
確かに値がおかしかったですね。