2つの列からそれぞれif条件で抽出し、アラートを入れる

Question

1つのDFに2列、条件抽出したいものがあります。

1. df["score"]には「OK/NG」
2. df["result"]には「GOOD/BAD/NA」が入っています。

それぞれ以下の条件で組み合わせて、最終的にCheckボックスに数種類のコメントを入れたいです。
df["score"] : df["result"]　→　Check = []
①score = OK ： result = GOOD　→ Satisfied
②score = OK : result = BAD　→ Confirm
③score = OK : result = N/A → N/A
④score = NG : result = GOOD → Strange
⑤score = NG : result = BAD　→ CONFIRM!!
⑥score = NG : result = N/A → N/A

###状況：
for文の中にfor文を入れるのかなとも思ったのですが、回らずです・・・。
以下コードを回すと結果は["NA", "NA"]となり、データはもっとあるので、どこかで止まっているのだと思います。
トライ中にThe truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
指示が明確ではない？とエラーも出たのですが、うまくfor文とif文の組み合わせが理解ができおらず、解決できません。

Check = []
for i in (df["score"], df["result"]):
    if ("OK" in df["score"]) and ("BAD" in df["result"]):
        Check.append("Confirm")
    elif ("OK" in df["score"]) and ("GOOD" in df["result"]):
        Check.append("Satisfied")
    elif ("OK" in df["score"]) and ("NA" in df["result"]):
        Check.append("-")
    elif ("NG" in df["score"]) and ("BAD" in df["result"]):
        Check.append("CONFIRM!!!")
    elif ("NG" in df["score"]) and ("GOOD" in df["result"]):
        Check.append("Strange")
    else:
        Check.append("NA")
print(Check)

Comments

[yamap55]

dfの型はpandas.DataFrameであっていますか？

Answer 1

辞書で変換しましょう。

>>> check_d = {"OK_GOOD" : "Satisfied",
... "OK_BAD" : "Confirm",
... "OK_N/A" : "N/A",
... "NG_GOOD" : "Strange",
... "NG_BAD" : "CONFIRM!!",
... "NG_N/A" : "N/A" }
>>> print(df)
  score result
0    OK   GOOD
1    OK    BAD
2    OK    N/A
3    NG   GOOD
4    NG    BAD
5    NG    N/A
>>> df.apply(lambda row: check_d[row["score"]+"_"+row["result"]], axis=1)
0    Satisfied
1      Confirm
2          N/A
3      Strange
4    CONFIRM!!
5          N/A
dtype: object

リストにしたければ

>>> list(df.apply(lambda row: check_d[row["score"]+"_"+row["result"]], axis=1))
['Satisfied', 'Confirm', 'N/A', 'Strange', 'CONFIRM!!', 'N/A']

普通は、以下のように使います。

>>> df['Check'] = df.apply(lambda row: check_d[row["score"]+"_"+row["result"]], axis=1)
>>> print(df)
  score result      Check
0    OK   GOOD  Satisfied
1    OK    BAD    Confirm
2    OK    N/A        N/A
3    NG   GOOD    Strange
4    NG    BAD  CONFIRM!!
5    NG    N/A        N/A

Comments

[July_t]

細かく説明までいただいて、ありがとうございます！
こちらでうまく動かすことができました。
確かに辞書型やリスト型で考えたらよりシンプルでした。今回も勉強になりました！
ありがとうございます。

Answer 2

要素を個別に参照したい時は iat を使えば良いです。ppaulさんの方がスマートですが！

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"score": ["OK", "OK", "OK", "NG", "NG", "NG"], "result":["GOOD", "BAD", "N/A", "GOOD", "BAD", "N/A"]})
check_d = {"OK_GOOD" : "Satisfied", "OK_BAD" : "Confirm", "OK_N/A" : "N/A", "NG_GOOD" : "Strange", "NG_BAD" : "CONFIRM!!", "NG_N/A" : "N/A" }
Check = []
for i in range(len(df)):
    Check.append(check_d[df.iat[i, 0] + "_" + df.iat[i, 1]])
print(Check)

Comments

[July_t]

iatというものを今まで全く知らなかったので、これを機に勉強してみます！！
回答いただいて、ありがとうございます！