Q&A
回答ありがとうございます。
書いてくださいましたコードを回すとエラーが発生しないのになぜか自分のコードで試すとzero...が出てしまいます。
タイプも一緒に合わせているのでその辺の問題ではなかろうと思うのですが。
何か間違えに気づかれましたらお教えいただければと思います
下記のようなdfに新しい行を追加したいと思っています。
やりたいことはresultという名前のwinという列の値をtotalという列の値で割り、新規列のwin%に収納するという作業です。
また0が多くあるのでzerodivisionerrorにならないようtotal==0の時は0と記入する方法を取りたいと思っています。
しかし私が書いた下記のコードだと
The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
が出てしまいます。
もはや何が原因でエラーに引っかかっているのか分かりません。
result["win%"]= [0 if (result["total"]==0) else (result["win"]/result["total"])]
npで対応できないかと思い下記のコードも試してみたのですがこちらはzerodivisionerrorが出てしまいました。
result["win%"] = np.where(result["total"]==0, 0, result["win"]/result["total"])
どうかエラーに引っかからず新しい列を追加できる方法をお教えいただけますでしょうか？
下記が新しい列を追加したいdf、"result"です
回答のほうでresult["win%"] = result["win"]/result["total"]と記入すれば出来ると仰ってくださった方がいらっしゃりそちらの方のコードを試させていただいたところ、その方の書いてくださいましたdfをしようしたコードでは確かにzerodivisionerrorが出なかったのですが、わたくしのコードで試したところやはりエラーが出てしまうようでした。
先ほどwhereを使う方法をお教えいただいたので早速試させていただいたのですがやはりzero...が出てしまいます。タイプをintやfloatに変更もしてみたのですがやはり機能しませんでした。もしかすると根本的に別の問題がある場合はありますでしょうか？
回答2件
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ベストアンサー
pandasのwhereを使う方法です
。
pandasのwhereを使う場合は、偽の場合しか変更できないので以下のようにします。
python
1>>> print(df) 2 name total win win% 30 A 101 56 0 41 B 0 0 0 52 C 106 50 0 63 D 0 0 0 74 E 103 58 0 85 F 209 108 0 9>>> df['win%'] = 0 10>>> df['win%'] = df['win%'].where(df['total'] == 0, df['win'] * 100 // df['total']) 11>>> print(df) 12 name total win win% 130 A 101 56 55 141 B 0 0 0 152 C 106 50 47 163 D 0 0 0 174 E 103 58 56 185 F 209 108 51
whereの使い方はpandasで条件に応じて値を代入（where, mask）を読んでください。
投稿2021/08/18 02:11
総合スコア24670
0
特に０かを判定せずにそのまま計算することができ、０除算結果はNaNになります。
あとはNaNを０に置き換えればよいかと思います。
Python
1import pandas as pd 2 3result = pd.DataFrame({'total':[0,101], 'win':[0,56]}) 4 5result['win%'] = result['win'] / result['total'] 6result['win%'].fillna(0, inplace=True) 7 8print(result) 9# total win win% 10#0 0 0 0.000000 11#1 101 56 0.554455
投稿2021/08/18 01:40
総合スコア38341
「result['total'] = result['total'].astype(int64)」のように
型変換した結果を代入しないと元の列データは変わりません。
シリーズを（数値の入った）オブジェクトdtypeにして実行するとエラーが再現できたので、データ型の問題で正解のようです。
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2021/08/18 02:42