質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

88.80%

DataFrameにカラム追加をする際に, 追加したいカラム自身の数値を用いて値を返す方法

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 205

前提・実現したいこと

Python, とくにPandasに関する質問です。
DataFrameにカラム追加をする際に, 追加したいカラム自身の数値を用いて値を返す方法をご教示いただけますと幸いです。

ある特定のアクションを経由するとポイントが加算され, ポイントを利用して購入するとその分が減算されていく, という通帳残高のようなカラムを作りたいのですが, 下記のロジックによって条件分岐が発生するため, それをどのように処理すれば実現したいのようにできるのかが分からず困っております。。

▽ロジック
・action_typeがgetのときは, point_getの値を残高に加算する
・action_typeがpurchaseのときは, point_useの値を残高から減算する
└ただし, 減算した値がマイナスの場合は0を返す
・ユーザーごとにpartitionして上記の処理を繰り返す
└partitionした一番上の行は, action_typeがgetならpoint_getの値を入れ, action_typeがuseのときは残高は0からスタートする

減算した値がマイナスになる理由は, 今回のpoint_getのアクション以外の経由でもポイントを獲得することができるため, ポイント利用額の合計値が獲得したポイントの合計値を上回りうるからです。

実現したいDatFrameとしては下記のような状態です(簡単のため1ユーザーでpartitonした状態にしています)。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'action_id':['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8'],
    'user_id':['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a'],
    'date':['2020-06-05', '2020-06-06', '2020-06-08', '2020-06-10', '2020-06-11', '2020-06-12', '2020-06-15', '2020-06-20'], 
    'actoin_type':['get', 'purchase', 'purchase', 'purchase', 'get', 'purchase', 'get', 'purchase'],
    'point_get':['500', '0', '0', '0', '300', '0', '200', '0'],
    'point_use':['0', '300', '0', '500','0', '250', '0', '150'],
    'balance':['500', '200', '200', '0', '300', '50', '250', '100']
})
df


balance以外のカラムは既存のデータベースから引っ張ってこれるので、そのbalanceのカラムを上記のロジックで作成したいです。

発生している問題

新しいカラムを作る際にその自身のカラムを使う...といった処理が具体的にどのようにすれば実現できるものなのか分からずご質問させていただきました。
(駆け出しでして, 具体的にどのような処理が該当するのか分からず検索もままならずでして...)

利用環境

Google Colaboratoryを用いて, Big Queryに格納されている取引データと, ポイント獲得のデータをUNION ALLで結合させることで上記のようなDataFrameを作っています。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

checkベストアンサー

+1

たとえば下記のような形ですか? getとuse、場合分けせずに両方いれてみました。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'action_id':['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8'],
    'user_id':['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a'],
    'date':['2020-06-05', '2020-06-06', '2020-06-08', '2020-06-10', '2020-06-11', '2020-06-12', '2020-06-15', '2020-06-20'], 
    'actoin_type':['get', 'purchase', 'purchase', 'purchase', 'get', 'purchase', 'get', 'purchase'],
    'point_get':['500', '0', '0', '0', '300', '0', '200', '0'],
    'point_use':['0', '300', '0', '500','0', '250', '0', '150']
})
blc = []
record = 0
for gt,us in zip(df["point_get"],df["point_use"]):
    record += int(gt) -int(us)
    if record < 0:
        record = 0
    blc.append(record)
df["balance"] = pd.DataFrame(blc)
df

user_id別ver.

import pandas as pd
import copy
dfa = pd.DataFrame({
    'action_id':['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8'],
    'user_id':['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a'],
    'date':['2020-06-05', '2020-06-06', '2020-06-08', '2020-06-10', '2020-06-11', '2020-06-12', '2020-06-15', '2020-06-20'], 
    'actoin_type':['get', 'purchase', 'purchase', 'purchase', 'get', 'purchase', 'get', 'purchase'],
    'point_get':['500', '0', '0', '0', '300', '0', '200', '0'],
    'point_use':['0', '300', '0', '500','0', '250', '0', '150']
})
dfb = pd.DataFrame({
    'action_id':['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8'],
    'user_id':['b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b'],
    'date':['2020-06-05', '2020-06-06', '2020-06-08', '2020-06-10', '2020-06-11', '2020-06-12', '2020-06-15', '2020-06-20'], 
    'actoin_type':['get', 'purchase', 'purchase', 'purchase', 'get', 'purchase', 'get', 'purchase'],
    'point_get':['300', '0', '100', '0', '300', '0', '200', '0'],
    'point_use':['0', '300', '0', '500','0', '250', '0', '150']
})
df=pd.concat([dfa,dfb])
df = df.reset_index(drop=True)
blc = []
for user_id, group in df.groupby("user_id"):
    record = 0
    for gt,us in zip(group["point_get"],group["point_use"]):
        record += int(gt) -int(us)
        if record < 0:
            record = 0
        blc.append(record)
df["balance"] = pd.DataFrame(blc)
df

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2020/06/22 11:22

    回答ありがとうございます。

    > ・ユーザーごとにpartitionして上記の処理を繰り返す

    これを実現したいのですが, これをPythonのfor文で表すとどういったかたちになるのでしょうか?
    SQLでいうWINDOW句のようなものを想起しています。
    OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date, action_id ASC)

    キャンセル

  • 2020/06/22 11:55 編集

    ```import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({
    'action_id':['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '1', '2'],
    'user_id':['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'],
    'date':['2020-06-05', '2020-06-06', '2020-06-08', '2020-06-10', '2020-06-11', '2020-06-12', '2020-06-15', '2020-06-20', '2020-06-05', '2020-06-07'],
    'actoin_type':['get', 'purchase', 'purchase', 'purchase', 'get', 'purchase', 'get', 'purchase', 'purchase', 'get'],
    'point_get':['500', '0', '0', '0', '300', '0', '200', '0', '0', '300'],
    'point_use':['0', '300', '0', '500','0', '250', '0', '100', '100', '0']
    })
    blc = []
    record = 0
    for gt,us, cnt in zip(df["point_get"],df["point_use"], df['action_id']):
    record += int(gt) -int(us)
    if int(cnt) == 1:
    record = 0
    blc.append(record)
    else:
    if record < 0:
    record = 0
    blc.append(record)
    df["balance"] = pd.DataFrame(blc)
    df

    こんな感じでuserごとに累計回数のカラム出せば行けそうでした!

    キャンセル

  • 2020/06/22 13:03

    action_idでリセットするのは面白いですが、それだとaction1が何であれ0にされてしまいませんか。
    別アプローチでやってみたコードを回答欄に追加しました。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 88.80%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る