Q&A
問題：transformして出した平均値を置き換えたい
閲覧していただきありがとうございます。
プログラミングを勉強し始めたばかりであり、壁にぶつかったため質問させていただきました。
以下のコードではgroupbyを用いて条件別にまとめ、transformを用いて条件別の平均値を平均カラムに出力したものです。
ソースコード
python
1 2df = pd.DataFrame([['王林', '青森', 'スーパー', 160], 3 ['王林', '青森', 'スーパー', 180], 4 ['王林', '青森', 'コンビニ', 210], 5 ['王林', '青森', 'コンビニ', 230], 6 ['王林', '長野', 'スーパー', 110], 7 ['王林', '長野', 'スーパー', 170], 8 ['王林', '長野', 'コンビニ', 250], 9 ['王林', '長野', 'コンビニ', 240], 10 ['紅玉', '青森', 'スーパー', 170], 11 ['紅玉', '青森', 'スーパー', 150], 12 ['紅玉', '青森', 'コンビニ', 220], 13 ['紅玉', '青森', 'コンビニ', 250], 14 ['紅玉', '長野', 'スーパー', 170], 15 ['紅玉', '長野', 'スーパー', 160], 16 ['紅玉', '長野', 'コンビニ', 280], 17 ['紅玉', '長野', 'コンビニ', 180]], 18 columns=['種類', '都道府県', '場所', '値段']) 19df['平均'] = df.groupby(['種類','都道府県','場所']).transform(lambda x:x.mean())
実行結果
python
1#実行結果 2 種類 都道府県 場所 値段 平均 30 王林 青森 スーパー 160 170.0 41 王林 青森 スーパー 180 170.0 52 王林 青森 コンビニ 210 220.0 63 王林 青森 コンビニ 230 220.0 74 王林 長野 スーパー 110 140.0 85 王林 長野 スーパー 170 140.0 96 王林 長野 コンビニ 250 245.0 107 王林 長野 コンビニ 240 245.0 118 紅玉 青森 スーパー 170 160.0 129 紅玉 青森 スーパー 150 160.0 1310 紅玉 青森 コンビニ 220 235.0 1411 紅玉 青森 コンビニ 250 235.0 1512 紅玉 長野 スーパー 170 165.0 1613 紅玉 長野 スーパー 160 165.0 1714 紅玉 長野 コンビニ 280 230.0 1815 紅玉 長野 コンビニ 180 230.0
今回実行したいことを具体的に書くと
「場所の条件がコンビニの平均を、場所以外の条件は同一のスーパーの平均に置き換えたい」
です。
以下が具体的なゴールです。
ゴール
python
1#コンビニの平均がスーパーの平均に置き換わっている 2#*がついてるところが変更箇所 3 種類 都道府県 場所 値段 平均 40 王林 青森 スーパー 160 170.0 51 王林 青森 スーパー 180 170.0 62 王林 青森 コンビニ 210 170.0* 73 王林 青森 コンビニ 230 170.0* 84 王林 長野 スーパー 110 140.0 95 王林 長野 スーパー 170 140.0 106 王林 長野 コンビニ 250 140.0* 117 王林 長野 コンビニ 240 140.0* 128 紅玉 青森 スーパー 170 160.0 139 紅玉 青森 スーパー 150 160.0 1410 紅玉 青森 コンビニ 220 160.0* 1511 紅玉 青森 コンビニ 250 160.0* 1612 紅玉 長野 スーパー 170 165.0 1713 紅玉 長野 スーパー 160 165.0 1814 紅玉 長野 コンビニ 280 165.0* 1915 紅玉 長野 コンビニ 180 165.0*
試したこと
for文で１行ずつ取り出しての実行はできたのですが、実際のデータは行数が多いため、このコードだと処理に時間がかかり過ぎてしまいます。
python
1for i in range(len(df)): 2 if df.at[i,'場所'] != 'スーパー': 3 df.at[i, '平均'] = df[(df['種類'] == df.at[i, '種類']) & (df['都道府県'] == df.at[i, '都道府県']) & (df['場所'] == 'スーパー')]['値段'].mean() 4 else: 5 continue 6 7
そこで**「処理をより高速に終わらせる方法」**を模索しています。
どうかご回答よろしくお願いします。
回答1件
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ベストアンサー
コンビニの価格にもスーパーの平均値を採用するということですかね。
であれば、groupby().transform(lambda d:d.mean()) を使うのではなく groupby().mean() にて、スーパーのみ の価格表を作製し、元のデータフレームにその価格を適用するとよいのではないでしょうか。
Python
1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame([['王林', '青森', 'スーパー', 160], 4 ['王林', '青森', 'スーパー', 180], 5 ['王林', '青森', 'コンビニ', 210], 6 ['王林', '青森', 'コンビニ', 230], 7 ['王林', '長野', 'スーパー', 110], 8 ['王林', '長野', 'スーパー', 170], 9 ['王林', '長野', 'コンビニ', 250], 10 ['王林', '長野', 'コンビニ', 240], 11 ['紅玉', '青森', 'スーパー', 170], 12 ['紅玉', '青森', 'スーパー', 150], 13 ['紅玉', '青森', 'コンビニ', 220], 14 ['紅玉', '青森', 'コンビニ', 250], 15 ['紅玉', '長野', 'スーパー', 170], 16 ['紅玉', '長野', 'スーパー', 160], 17 ['紅玉', '長野', 'コンビニ', 280], 18 ['紅玉', '長野', 'コンビニ', 180]], 19 columns=['種類', '都道府県', '場所', '値段']) 20 21# スーパー価格の平均から値段表を作製 22price_list = df.loc[df['場所']=='スーパー'].groupby(['種類', '都道府県']).mean() 23# 上記の値段表をデータフレームに適用 24ret = df.drop('値段',axis=1).merge(price_list, left_on=['種類', '都道府県'], right_index=True) 25print(ret) 26# 種類 都道府県 場所 値段 27#0 王林 青森 スーパー 170.0 28#1 王林 青森 スーパー 170.0 29#2 王林 青森 コンビニ 170.0 30#3 王林 青森 コンビニ 170.0 31#4 王林 長野 スーパー 140.0 32#5 王林 長野 スーパー 140.0 33#6 王林 長野 コンビニ 140.0 34#7 王林 長野 コンビニ 140.0 35#8 紅玉 青森 スーパー 160.0 36#9 紅玉 青森 スーパー 160.0 37#10 紅玉 青森 コンビニ 160.0 38#11 紅玉 青森 コンビニ 160.0 39#12 紅玉 長野 スーパー 165.0 40#13 紅玉 長野 スーパー 165.0
投稿2020/04/30 06:14
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2020/04/30 07:01