Q&A
惜しい、、 [] が足りません。
df[['Ｂ', 'Ｃ']] = df[['Ｂ', 'Ｃ']].mask((df['Ａ'] == "a2"),("b20","c200"))
データフレームで条件に合致した行の複数項目の値を変更するには、どの様に記述すれば良いでしょうか。
| Ａ | Ｂ | Ｃ |
|---|---|---|
| a1 | b1 | c1 |
| a2 | b2 | c2 |
| a3 | b3 | c3 |
Ａ列が"a2"のときＢ列を"b20",Ｃ列を"c200"に変更する場合は
python
1df['Ｂ'].mask((df['Ａ'] == "a2"),"b20",inplace=True) 2df['Ｃ'].mask((df['Ａ'] == "a2"),"c200",inplace=True)
と記述すれば良いのですが、羅列するのではなく簡潔に記述する方法はないでしょうか？
試したこと
python
1df['Ｂ','Ｃ'].mask((df['Ａ'] == "a2"),("b20","c200"),inplace=True)
TypeError: 'DataFrame' object is not callable
早速のご回答ありがとうございます。
出来ました。
df[['Ｂ'], ['Ｃ']].mask((df['Ａ'] == "a2"),("b20","c200"),inplace=True)
のパターンは試したのですが、ＢとＣを独立させる必要が無かったということですね。
すみません。
Ｃ列が数値だと
Wrong number of items passed 2, placement implies 1
というエラーになりました。
文字と数値は分けて実施する必要があるのでしょうか。
原因は判りませんが、mask ではなく loc を使ってみてはどうでしょうか。
df.loc[(df['Ａ'] == "a2"), ['Ｂ', 'Ｃ']] = ("b20", "c200")
ただ、C 列の dtype が object(文字列)に変換されてしまいますけれども。
重ね重ねありがとうございます。
出来ました。
データ型によって記述方法が異なるのは、初心者にはわかり難いですね。
それから、解決済みにしたいので自己解決のところに、教えて頂いた内容を記載して
クローズして良いでしょうか。
はい、どうぞ。
回答1件
0
自己解決
melian様の回答で解決致しました。
df[['Ｂ', 'Ｃ']] = df[['Ｂ', 'Ｃ']].mask((df['Ａ'] == "a2"),("b20","c200"))
文字と数値が混在する場合
df.loc[(df['Ａ'] == "a2"), ['Ｂ', 'Ｃ']] = ("b20", 200)
投稿2021/11/09 06:31
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