Pandas:既存の列から新しいデータフレームを作成する

Question

前提・実現したいこと

データ
https://dl.dropboxusercontent.com/s/ijh78s1bxm7kctv/gp_data.csv -so gp_data.csv https://dl.dropboxusercontent.com/s/1770hoabg1utoat/gp_grades.csv -so gp_grades.csv https://dl.dropboxusercontent.com/s/ymjz6vqjw3jg4e7/ms_data.csv -so ms_data.csv https://dl.dropboxusercontent.com/s/k1howfpyp5rmgnb/ms_grades.csv -so ms_grades.csv

student_data = pd.concat([
pd.read_csv("gp_data.csv", sep=";", index_col="student_id"),
pd.read_csv("ms_data.csv", sep=";", index_col="student_id")])
student_grades = pd.concat([
pd.read_csv("gp_grades.csv", sep=";", index_col="student_id"),
pd.read_csv("ms_grades.csv", sep=";", index_col="student_id")])
student_df = student_data.join(student_grades, how="inner")
df = student_data.join(student_grades, how="inner")

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
Create a column called guardianedu and fill it with the student's gardian's education. If the guardian is father, the value of guardianedu will be Fedu, else Medu.

guardianeduという列を作成し、その列に学生のガーディアンの教育を記入します。保護者が父親の場合、guardianeduの値はFedu、それ以外の場合はMeduになります。

■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
ValueError: Length of values (0) does not match length of index (649)

該当のソースコード

df = student_df.copy()
df['guardianedu'] = df.index[(df['guardian'] == 'father') & (df['guardian'] == 'mother') & (df['Medu']) & (df['Fedu'])]

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

1行で実行するのは無理なので、以下のように3行にしてください。
最初に0を入れているのは、列を作りその列の型をint64にするためです。

df['guardianedu'] = 0
df.loc[df['guardian'] == 'father', 'guardianedu'] = df['Fedu']
df.loc[df['guardian'] == 'mother', 'guardianedu'] = df['Medu']

実行結果

>>> print(df['guardianedu'])
student_id
GP9139    4
GP1565    1
GP8154    1
GP9418    4
GP3416    3
         ..
MS5888    2
MS0900    3
MS3182    1
MS4792    3
MS5176    3
Name: guardianedu, Length: 649, dtype: int64

Comments

[sumorday]

正解です！誠にありがとうございます！

Answer 2

こんにちは。

問題文拝見いたしました。

こんな感じでしょうか？

import pandas as pd

student_data = pd.concat([
    pd.read_csv("gp_data.csv", sep=";", index_col="student_id"),
    pd.read_csv("ms_data.csv", sep=";", index_col="student_id")])

student_grades = pd.concat([
    pd.read_csv("gp_grades.csv", sep=";", index_col="student_id"),
    pd.read_csv("ms_grades.csv", sep=";", index_col="student_id")])

student_df = student_data.join(student_grades, how="inner", on="student_id")

# https://note.nkmk.me/python-pandas-where-mask/
student_df.loc[student_df['guardian'] == 'mother', 'guardianedu'] = 'Medu'
student_df.loc[student_df['guardian'] == 'father', 'guardianedu'] = 'Fedu'
student_df.loc[student_df['guardian'] == 'other', 'guardianedu'] = 'other'

student_df.to_csv('./hoge.csv')

ご確認のほど、よろしくお願いいたします。????‍♂️

Comments

[sumorday]

お疲れ様でした、私の日本語はうまくない。これは私のコード。df['crit'] = ((df.guardian == 'father') & (df.guardian == 'mother'))
df['guardianedu'] = df['Medu'] + df['Fedu'] + df['crit']
print(df['guardianedu']) これはできる、でも、ちょっと問題みたい。僕もちょっと不明です。でも、クロロさん誠にありがとうございます

[退会済みユーザー]

I see, Japanese is difficult, isn't it?
If you have any questions, please feel free to contact us~!!

Enjoy!!!

Answer 3

ここでは,guardianeduをカラムに指定していますが,リストにすることも出来ます.

col = 'guardianedu'

df_new = pd.DataFrame(df[col])