Q&A
前提（実現したいこと）が理解しずらいです。
'都道府県名'と'市区町村名'という２つの列があるようですが、それぞれがどのような文字列の場合、どのような結果を得たい（行を削除するだけ？）のかを、具体例とともに示してください。
前提・実現したいこと
for分の中にif文を組み込んだところエラーが出て困っています。
政令指定都市の区部を除去したいです。
市区町村名のみのものを残し、それ以降が書いてあるもののデータをそのまま取っ払いたいです。
もしfor分とif文を使わないやり方があればその他のやり方を知りたいです。
ex
札幌市→札幌市(行を残す)
札幌市中央区→行を消す
横浜市青葉区→行を消す
渋谷区→渋谷区
発生している問題・エラーメッセージ
nothing to repeat at position 0
該当のソースコード
python
1i = 0 2for i in range(0,376): 3 if (df_b15_2_2['都道府県名'] == '東京都') & (df_b15_2_2[df_b15_2_2['市区町村名'].str.contains('*市*'or'*区*'or'*町*'or'*村*')]): 4 df_b15_2_2.iloc[[i],[3]] == np.nan 5 i += 1 6 elif (df_b15_2_2['都道府県名'] == '東京都') & (df_b15_2_2[df_b15_2_2['市区町村名'].str.contains('*市'or'*区'or'*町'or'*村')]): 7 i += 1 8 elif (df_b15_2_2['都道府県名'] != '東京都') & (df_b15_2_2[df_b15_2_2['市区町村名'].str.contains('*市*'or'*区*'or'*町*'or'*村*')]): 9 df_b15_2_2.iloc[[i],[3]] == np.nan 10 i += 1 11 elif (df_b15_2_2['都道府県名'] != '東京都') & (df_b15_2_2[df_b15_2_2['市区町村名'].str.contains('*市'or'*区'or'*町'or'*村')]): 12 i += 1 13 14 15
試したこと
都道府県名が東京都で市区町村名に市、区、町、村が含まれるならば(は任意の文字列)NaN出力して、市、区、町、村が含まれるならばそのままで
東京都で
東京都ではなくて市、区、町、村が含まれるならばNaN出力して、
東京都ではなくて~市、区、町、村が含まれるならばそのままで
それぞれに1を足して繰り返すとしたつもりです。
NaNにはdropnaで後ほど消すつもりです。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
df_b15_2_2['市区町村名'] = np.where((df_b15_2_2['市区町村名'] = '市'or'区'or'町'or'村'),np.nan,df_b15_2_2['市区町村名'])
これも考えたのですがどうでしょうか
市区町村名(ex 横浜市、渋谷区)の後に文字列(ex 横浜市緑区)が続く場合にはNaNを市区町村名に記入したいです。(ex 横浜市緑区 -> NaN) しかし"横浜市"だけのものもあるのでそれのみだったらそれのみを残したいです。東京の場合は23区もあるので(ex 渋谷区、新宿区)先ほどの"横浜市緑区"とごちゃ混ぜにならないように分けただけです。
・この処理を行うために「都道府県名」列の内容を見る必要はあるでしょうか？（やりたい内容からは、その必要はないと思われます）
・条件に該当する場合は「行を消したい」のか「NaNを記入したい」のかどちらでしょうか？（最終的にNaNの行を消したい？）
・政令指定都市ではない「鎌倉市御成町」は条件に該当するでしょうか？
・政令指定都市だが「渋谷区広尾」は条件に該当するでしょうか？
なお、質問への追記・修正への回答は、この欄に書くのではなく、質問本文を編集して追記ください。
回答2件
0
やりたいことがよく理解できていないかもしれませんが、以下のようなコードで実現できるのではないでしょうか。
Python
1import pandas as pd 2pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 3 4# 政令指定都市名ではじまり、それ以降１文字以上含むもの 5cities = ['札幌市', '仙台市', 'さいたま市', '千葉市', '横浜市', '川崎市', '相模原市', '新潟市', '静岡市', '浜松市', '名古屋市', '京都市', '大阪市', '堺市', '神戸市', '岡山市', '広島市', '北九州市', '福岡市', '熊本市'] 6exp = f'^({"|".join(cities)}).+' 7 8df = pd.DataFrame({'市区町村名':['札幌市','札幌市中央区','横浜市青葉区','渋谷区']}) 9print(df) 10 11# 条件に合致する行を除く 12ret = df[~df['市区町村名'].str.match(exp)] 13print(ret) 14# 市区町村名 15#0 札幌市 16#3 渋谷区
投稿2021/11/13 04:31
総合スコア38350
0
簡単な例で示します。
下記方法ではフラグにNaNは都合が悪いので文字列の'削除'に置き換えています。
参考になさってください。
Python
1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df_b15_2_2 = pd.DataFrame({'都道府県名':['東京都','東京都','','東京都'], '市区町村名':['港区','豊島区','渋谷区','八王子市']}) 5# 都道府県名 市区町村名 6#0 東京都 港区 7#1 東京都 豊島区 8#2 渋谷区 9#3 東京都 八王子市 10 11df_b15_2_2.loc[(df_b15_2_2['都道府県名'] == '東京都') & (df_b15_2_2['市区町村名'].str.contains('市|区|町|村')),'削除'] = '削除' 12# 都道府県名 市区町村名 削除 13#0 東京都 港区 削除 14#1 東京都 豊島区 削除 15#2 渋谷区 NaN 16#3 東京都 八王子市 削除
投稿2021/11/12 12:09
編集2021/11/12 12:51
総合スコア11062
よろしくお願いします！
'削除'カラムを新しく作るのではなく'市区町村名'内で解決したいのですが他の案はございますか？
df_b15_2_2.loc[(df_b15_2_2['都道府県名'] == '東京都') & (df_b15_2_2['市区町村名'].str.contains('市|区|町|村')),'市区町村名'] = np.nan
でどうでしょうか？
こうですと、市区町村全てがNaNで返されてしまうのでダメかと思います。
私がやりたいのは市区町村名の後に任意の文字列が続いたらNaNで返し、市区町村名の後に何もなければそのままということをやりたいのです。
> こうですと、市区町村全てがNaNで返されてしまうのでダメかと思います。
実際に実行してみてのコメントでしょうか？
手元のサンプルデータでは問題なかったですが。
実際に試行してみてです。
サンプルデータだと東京都しかないのと、str.contains('市|区|町|村')で市区町村全てのどれかを含むものをNaNで返すという形になっているのでNaNで返すジャts値になってしまうのではないかと。
> サンプルデータだと東京都しかない
質問者さんの「該当のソースコード」に倣ってサンプルコードを作成いたしました。
流用される際には実際のデータに合わせてコードを修正する必要はあるかと思います。
あなたの回答
tips
プレビュー
