質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
CentOS

CentOSは、主にRed Hat Enterprise Linux(RHEL)をベースにした、フリーのソフトウェアオペレーティングシステムです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

Q&A

解決済

2回答

734閲覧

二つのデータフレームの組み合わせで判定を行いたい

i113

総合スコア74

CentOS

CentOSは、主にRed Hat Enterprise Linux(RHEL)をベースにした、フリーのソフトウェアオペレーティングシステムです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

0グッド

0クリップ

投稿2021/09/02 10:57

下記のような二つのデータフレームがあります。

python

1>df1 2 c1 c2 c3 c4 c5 c6 3r1 2.0 1.9 2.2 2.1 2.5 1.5 4r2 1.8 2.4 2.1 2.0 2.1 1.6 5r3 2.0 1.7 2.1 1.8 1.7 1.5 6r4 2.2 2.0 2.5 2.1 2.0 2.2 7r5 1.9 1.8 1.6 2.3 2.4 2.3 8 9>df2 10 H L 11r1 2.15 1.88 12r2 2.17 1.93 13r3 2.09 1.75 14r4 2.22 1.95 15r5 2.21 1.81 16

df1のうち各行について'H'より大きい値を'UP'に、Lより小さい値を'DN'に置換したデータフレームを作りたいです。
次のようにしたのですが上手くいきません。

python

1df1 = df1.astype(float) 2df2 = df2.astype(float) 3df3 = df1.mask( (df2['L']>df1),"DN") 4df3 = df1.mask( (df2['H']<df1),"UP") 5print(df3) 6 7 c1 c2 c3 c4 c5 c6 8r1 2.0 1.9 2.2 2.1 2.5 1.5 9r2 1.8 2.4 2.1 2.0 2.1 1.6 10r3 2.0 1.7 2.1 1.8 1.7 1.5 11r4 2.2 2.0 2.5 2.1 2.0 2.2 12r5 1.9 1.8 1.6 2.3 2.4 2.3

どのようにすれば良いでしょうか?

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答2

0

maskを使うのなら、こうなります。

python

1>>> print(df1) 2 c1 c2 c3 c4 c5 c6 3r1 2.0 1.9 2.2 2.1 2.5 1.5 4r2 1.8 2.4 2.1 2.0 2.1 1.6 5r3 2.0 1.7 2.1 1.8 1.7 1.5 6r4 2.2 2.0 2.5 2.1 2.0 2.2 7r5 1.9 1.8 1.6 2.3 2.4 2.3 8>>> print(df2) 9 H L 10r1 2.15 1.88 11r2 2.17 1.93 12r3 2.09 1.75 13r4 2.22 1.95 14r5 2.21 1.81 15>>> df3 = df1.copy() 16>>> for c in df1.columns: 17... df3[c] = df3[c].mask(df2['L'] > df1[c], "DN") 18... df3[c] = df3[c].mask(df2['H'] < df1[c], "UP") 19... 20>>> print(df3) 21 c1 c2 c3 c4 c5 c6 22r1 2.0 1.9 UP 2.1 UP DN 23r2 DN UP 2.1 2.0 2.1 DN 24r3 2.0 DN UP 1.8 DN DN 25r4 2.2 2.0 UP 2.1 2.0 2.2 26r5 1.9 DN DN UP UP UP

投稿2021/09/02 11:36

ppaul

総合スコア24670

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

0

ベストアンサー

列ごとに処理するのが分かりやすいかと思います。

Python

1import pandas as pd 2 3df1 = pd.DataFrame({'c1':[4.0,5.0],'c2':[2.0,3.0],'c3':[0.0,1.0]}, index=['r1','r2']) 4df2 = pd.DataFrame({'H':[3.0,4.0],'L':[1.0,2.0]}, index=['r1','r2']) 5 6df3 = df1.copy().astype(str) 7for c in df1.columns: 8 df3[c][df1[c] > df2['H']] = 'UP' 9 df3[c][df1[c] < df2['L']] = 'DN' 10 11print(df3) 12# c1 c2 c3 13#r1 UP 2.0 DN 14#r2 UP 3.0 DN

投稿2021/09/02 11:28

can110

総合スコア38341

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問