特定の行に対して特定列の値を加減したい

前提・実現したいこと

以下の架空の表のうち、month列の「Jun」または「Dec」の含まれる合計4行に対して、cost列の値から数を引きたいです。
＃前処理をしているうちの1工程で、特定の列全行に一律で何かを足したりするのはできますが、（df['update_cost']=df['cost']+数字）特定行に処理ができません。
手計算でも答えは出せますが、データが増えた時のために知りたいです。
どうぞ宜しくお願いします。

month sales cost
19-Apr 211 187
19-May 228 199
19-Jun 246 255
19-Jul 264 232
19-Aug 277 244
19-Sep 270 241
19-Oct 262 233
19-Nov 242 222
19-Dec 230 247
20-Jan 225 207
20-Feb 215 195
20-Mar 237 208
20-Apr 213 189
20-May 230 202
20-Jun 248 259
20-Jul 268 235
20-Aug 277 246
20-Sep 271 242
20-Oct 264 235
20-Nov 244 224
20-Dec 234 250
20-Jan 227 209
21-Feb 216 195
21-Mar 239 210

試したこと

str.containを['month']列に行い、[Jun][Dec]を含む4行を抽出する事はできました。
下記のコードではエラーでした。
df['update_cost']=df['update_cost']-引きたい数.where(df.str.contains("Jun")',engine='python')

「エラー」
File "<ipython-input-217-371da03979c7>", line 1
df['update_cost']=df['update_cost']-36.where(df.str.contains("Jun")',engine='python')
^
SyntaxError: invalid syntax

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

変更したい行だけを変更する場合は、whereではなくmaskを使います。

python
1df['update_cost'] = df['cost'].mask(df['month'].str.contains("Jun") | df['month'].str.contains("Dec"), df['cost']-36)

実行結果は以下です。

python
1>>> print(df)
2     month  sales  cost
30   19-Apr    211   187
41   19-May    228   199
52   19-Jun    246   255
63   19-Jul    264   232
74   19-Aug    277   244
85   19-Sep    270   241
96   19-Oct    262   233
107   19-Nov    242   222
118   19-Dec    230   247
129   20-Jan    225   207
1310  20-Feb    215   195
1411  20-Mar    237   208
1512  20-Apr    213   189
1613  20-May    230   202
1714  20-Jun    248   259
1815  20-Jul    268   235
1916  20-Aug    277   246
2017  20-Sep    271   242
2118  20-Oct    264   235
2219  20-Nov    244   224
2320  20-Dec    234   250
2421  20-Jan    227   209
2522  21-Feb    216   195
2623  21-Mar    239   210
27>>> df['update_cost'] = df['cost'].mask(df['month'].str.contains("Jun") | df['month'].str.contains("Dec"), df['cost']-36)
28>>> print(df)
29     month  sales  cost  update_cost
300   19-Apr    211   187          187
311   19-May    228   199          199
322   19-Jun    246   255          219
333   19-Jul    264   232          232
344   19-Aug    277   244          244
355   19-Sep    270   241          241
366   19-Oct    262   233          233
377   19-Nov    242   222          222
388   19-Dec    230   247          211
399   20-Jan    225   207          207
4010  20-Feb    215   195          195
4111  20-Mar    237   208          208
4212  20-Apr    213   189          189
4313  20-May    230   202          202
4414  20-Jun    248   259          223
4515  20-Jul    268   235          235
4616  20-Aug    277   246          246
4717  20-Sep    271   242          242
4818  20-Oct    264   235          235
4919  20-Nov    244   224          224
5020  20-Dec    234   250          214
5121  20-Jan    227   209          209
5222  21-Feb    216   195          195
5323  21-Mar    239   210          210