if,for分について

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、
東京都で市、区、町、村が含まれるならばそのままで
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

8524ba23

2021/11/13 03:54

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。

2omoban

2021/11/13 14:07

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。

8524ba23

2021/11/14 01:00

・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。

行動規範の内容に同意します

回答2件

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

8524ba23

総合スコア38341

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