iterrows()メソッドを使って、Null値で条件分岐処理したい

Question

Null値の入ったデータに対してiterrows()を使って行ごとに条件分岐を行い、rateの列に、
Null値が無い時は計算を、
Null値がある時は０を代入したいです。

ですがそもそも”rate”列を挿入できず、分岐もうまく行っていないようです。
どなたかどの点に問題があるかご教授いただけますと幸いです。

import pandas as pd
#DataFrameを生成するコード
df = pd.DataFrame([[400, 300], [500, 200], [None, 3],[300,None]], columns=['unit_price', 'unit_cost'])

for i, r in df.iterrows():
    if not pd.isnull(r["unit_cost"]): #Null値がない時には利益率を計算
        r["rate"]=(df['unit_price'] - df['unit_cost']) / df['unit_price']

    else:#Null値がある時は0を入力
        r["rate"]=0
#Null箇所確認
df[df["unit_cost"].isnull()]

出力結果

　　　unit_price	unit_cost
3	300.0	　　　NaN

Answer 1

iterrowsを使っても出来ますが、計算して後で補正する方が楽でしょう。

iterrows()を使う方法

>>> for i, r in df.iterrows():
...     if not (pd.isnull(r["unit_price"]) or (pd.isnull(r["unit_cost"]))):
...         df.loc[i, "rate"] = (r['unit_price'] - r['unit_cost']) / r['unit_price']
...     else:
...         df.loc[i, "rate"] = 0
...
>>> print(df)
   unit_price  unit_cost  rate
0       400.0      300.0  0.25
1       500.0      200.0  0.60
2         NaN        3.0  0.00
3       300.0        NaN  0.00

計算して後で補正する方法

>>> df = pd.DataFrame([[400, 300], [500, 200], [None, 3],[300,None]], columns=['unit_price', 'unit_cost'])
>>>
>>> df["rate"] = ((df['unit_price'] - df['unit_cost']) / df['unit_price']).fillna(0)
>>> print(df)
   unit_price  unit_cost  rate
0       400.0      300.0  0.25
1       500.0      200.0  0.60
2         NaN        3.0  0.00
3       300.0        NaN  0.00

Comments

[退会済みユーザー]

教えていただいた方法で解決できました。
確かに後で補正する方が楽ですね。
別解まで教えてくださり大変感謝します。

[hide5stm]

そうです。dataframeは、なるべくループせずに別解のようにする方が処理速度やメモリ使用量などを考えても良いはずです。

Answer 2

rはループ内の変数なので、r["rate"]に代入しても dfには反映されないです。
なので、左辺をdf.loc[]で指定、右辺の計算は行ごとにやれるので以下のように書けばいいと思います

    if not pd.isnull(r["unit_cost"]):
        df.loc[i, "rate"] = (r['unit_price'] - r['unit_cost']) / r['unit_price']
    else:
        df.loc[i, "rate"] = 0

Comments

[退会済みユーザー]

迅速な回答ありがとうございました。
教えていただいた方法で解決できました。

ループ内の変数はdfには反映され無いのですね。。。
言われてみれば確かに納得です。