Q&A
まるかぶりなので、lambdaを変えておきます。
前提・実現したいこと
前回の投稿で
「python csv 偶数 奇数 仕分け記載の方法」リンク内容
で偶数奇数を下記のtest2.csvの様に０、１で記載する事が出来ました
結果少し見にくかったので
今回はこれを数字ではなく文字や図形に置き換える事は可能でしょうか？
test.csv
10,15,20,25,30,35,40,45,50,55
11,12,13,14,15,16,17,18,19,20
119,122,125,123,125,126,128,125,127,127
40,55,41,43,44,48,49,44,43,47
88,78,89,85,77,81,80,80,82,79
↓
偶数なら〇
奇数なら◆
という風に置き換えたtest2.csvを作成
test2,csv
〇,◆,〇,◆,〇,◆,〇,◆,〇,◆
◆,〇,◆,〇,◆,〇,◆,〇,◆,〇
◆,〇,◆,◆,◆,〇,〇,◆,◆,◆
〇,◆,◆,◆,〇,〇,◆,〇,◆,◆
〇,〇,◆,◆,◆,◆,〇,〇,〇,◆
発生している問題・エラーメッセージ
前回の自身のプログラムでif文で分けたのですが結果として前回必要ありませんでしたが
今回のプログラムは数字一つづつ判断させ記述していかなければならないと思うのでその辺りがつまずきです
該当のソースコード
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('test.csv', header=None)
↑読み込んで
↓判断 このあたりからネックです
if df % 2 == 0:
'〇'
else:
'◆'
df.to_csv('test2.csv', header=None, index=None, encoding='utf_8_sig')
試したこと
前回の自身の書いたソースコードと似たような感じだとは思うのですが
記述として何がどう足りないのかが分からない状況です
何か書籍等やサイトで勉強になるものがあれば教えて頂けると幸いです
助言等頂けたら幸いです、よろしくお願い致します。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
test2.csvに記述するにあたって文字コードも必要だと思い記述させました
回答3件
0
条件に応じてpd.DataFrameの値を置換するのにはnp.where()が便利です。
numpy.where — NumPy Manual
NumPyで条件に応じた処理を行うnp.whereの使い方 | note.nkmk.me
python
1import io 2 3import numpy as np 4import pandas as pd 5 6txt = """10,15,20,25,30,35,40,45,50,55 711,12,13,14,15,16,17,18,19,20 8119,122,125,123,125,126,128,125,127,127 940,55,41,43,44,48,49,44,43,47 1088,78,89,85,77,81,80,80,82,79""" 11df = pd.read_csv(io.StringIO(txt), header=None, index_col=None) 12 13df 14# 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 15# 0 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 16# 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 17# 2 119 122 125 123 125 126 128 125 127 127 18# 3 40 55 41 43 44 48 49 44 43 47 19# 4 88 78 89 85 77 81 80 80 82 79 20 21pd.DataFrame(np.where((df.to_numpy())%2, 'X', 'O')) 22# 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 23# 0 O X O X O X O X O X 24# 1 X O X O X O X O X O 25# 2 X O X X X O O X X X 26# 3 O X X X O O X O X X 27# 4 O O X X X X O O O X
python
1%timeit df.applymap(lambda x: 'X' if x % 2 else 'O') 2# 2.49 ms ± 173 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 3 4%timeit (df%2).replace({0: 'O', 1:'X'}) 5# 1.68 ms ± 25.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 6 7%timeit pd.DataFrame(np.where((df.to_numpy())%2, 'X', 'O')) 8# 87.9 µs ± 1.86 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
投稿2020/08/26 04:27
編集2020/08/26 04:34
総合スコア1399
0
ベストアンサー
Python
1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv("test.csv", header=None) 4 5df = df.applymap(lambda x: "X" if x % 2 else "O") 6print(df) 7 8df.to_csv('test2.csv', header=None, index=None)
result
1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 20 O X O X O X O X O X 31 X O X O X O X O X O 42 X O X X X O O X X X 53 O X X X O O X O X X 64 O O X X X X O O O X
投稿2020/08/26 02:22
編集2020/08/26 02:24総合スコア11990
0
前回の私の回答ほぼそのままですが三項演算子を使えば任意の結果を返せます。
python
1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv('test.csv', header=None, index_col=None) 4df = df.applymap(lambda x: "〇" if x % 2 == 0 else "◆") 5df.to_csv('test2.csv', header=None, index=None)
投稿2020/08/26 02:19
総合スコア2183
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2020/09/03 01:26