データフレームの中の要素を違うものに書き換えたい

前提・実現したいこと

pandas で取得したデータの要素を置換したい

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
pandas　で取得したデータの要素の一部をNANに置換したいです。
置換したい要素は、特定の文字ではなく、頭文字が特定の文字、例えば頭文字が「A」であるような要素をすべてNANに置換したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

最初の文字が「K」から始まる要素を置換したく、str.containsを用いて一文字目を取り出し、その文字が「K」であれば元の要素をNANにreplaceで置換することを試みましたが、できませんでした。
エラーメッセージは以下の通りです。
Series.replace cannot use dict-like to_replace and non-None value

該当のソースコード

import pandas
import numpuy as np
path = pd.read_csv("ファイル名",nrow = 100) #ビッグデータなので100列目までで試しています。
path_1 = path["path1"]
path_1_head = path_1.str.contains("A")
for i in range(100):
if path_1_head[i] == True:
path_1[i:i+1].replace(path_1[i:i+1], np.nan)

Python
1ソースコード

試したこと

頭文字を抽出して、それが「A」であればそれに対応するpath_1の要素を書き換えたいのですが、うまい方法が分かりませんでした。

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。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

ブーリアンインデックスを用いて代入操作を行うことにより、任意の条件に一致した値を置換することができます。

以下は、データフレームの'a'列について、'o'からはじまる値をNAに置換する例です。

python
1In [11]: df = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two',
2       :                    'three', 'two', 'one', 'six'],
3       :                    'c': np.arange(7)})
4       : df
5Out[11]:
6       a  c
70    one  0
81    one  1
92    two  2
103  three  3
114    two  4
125    one  5
136    six  6
14
15In [12]: df.loc[df['a'].str.startswith('o'), 'a'] = pd.NA
16
17In [13]: df
18Out[13]:
19       a  c
200   <NA>  0
211   <NA>  1
222    two  2
233  three  3
244    two  4
255   <NA>  5
266    six  6

投稿2021/06/05 06:53

kirara0048

総合スコア1399

あまり変更しないのであれば、こういう感じです。

python
1>>> import pandas
2>>> import numpy as np
3>>> path = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4], 'path1': ['Abc', 'aBc', 'zzA', 'abZ']})
4>>> path_1 = path["path1"]
5>>> path_1_head = path_1.str.startswith("A")
6>>> for i in range(4):
7...     if path_1_head[i] == True:
8...         path.loc[i, 'path1'] = np.nan
9...
10>>> print(path)
11   A path1
120  1   NaN
131  2   aBc
142  3   zzA
153  4   abZ

applyを使うとこうです。

python
1>>> import pandas
2>>> import numpy as np
3>>> path = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4], 'path1': ['Abc', 'aBc', 'zzA', 'abZ']})
4>>> path['path1'] = path['path1'].apply(lambda x: x if x[0] != 'A' else np.nan)
5>>> print(path)
6   A path1
70  1   NaN
81  2   aBc
92  3   zzA
103  4   abZ