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if文とは様々なプログラミング言語で使用される制御構文の一種であり、条件によって処理の流れを制御します。

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。

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3回答

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pythonで条件式使いデータを作りたい

firehiko18

総合スコア37

if

if文とは様々なプログラミング言語で使用される制御構文の一種であり、条件によって処理の流れを制御します。

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。

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投稿2021/11/13 15:23

果物の売上と前年売上のデータがあります。
各商品毎に売上と前年売上の数字を見に行き、売上or前年売上のどちらかが0円より低い数字の場合、合計列に「*」を入れる。
どちらも0円以上の場合は売上/前年売上の計算をして前年比を出したいです。
for文使う必要もあると思いましたが検討がつきません。
今回のケースでいうと「りんご」「なし」「いちご」は前期比がでて、他は「*」が入るイメージです。
またif分の箇所で「The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().」というエラーがでます。
どのように改善すればよいのでしょうか?よろしくお願い致します。

import pandas as pd df = pd.DataFrame( data={'商品':["りんご","なし","いちご","みかん","ぶどう","レモン"], '売上':[10,20,30,40,-10,-20], '前期売上':[50,20,50,-10,30,-10]} ) if df[(df['売上'] >=0 & df['前期売上'] >=0)]: df['前期比'] = df['売上'] / df['前期売上'] df['前期比'].astype(str) else: df['前期比'] = "*"

使っているツールのバージョンなど補足情報
Windows10
python3.9 64bit

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回答3

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ベストアンサー

maskを使うと以下のようになります。

python

1>>> df['前期比'] = '*' 2>>> df['前期比'] = df['前期比'].mask((df['売上'] >=0) & (df['前期売上'] >=0), df['売上']/df['前期売上']) 3>>> 4>>> print(df) 5 商品 売上 前期売上 前期比 60 りんご 10 50 0.2 71 なし 20 20 1.0 82 いちご 30 50 0.6 93 みかん 40 -10 * 104 ぶどう -10 30 * 115 レモン -20 -10 *

参考

pandasで条件に応じて値を代入(where, mask)

投稿2021/11/13 16:02

ppaul

総合スコア24666

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firehiko18

2021/11/14 13:31

mask関数の使い方がよくわかりました。ありがとうございました。
guest

0

以下は pd.DataFrame.apply を使う方法です。

python

1df['前期比'] = df.apply( 2 lambda x: 3 x['売上'] / x['前期売上'] 4 if x['売上'] >= 0 and x['前期売上'] >= 0 5 else '*', axis=1) 6 7pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 8print(df) 9# 10 商品 売上 前期売上 前期比 110 りんご 10 50 0.2 121 なし 20 20 1.0 132 いちご 30 50 0.6 143 みかん 40 -10 * 154 ぶどう -10 30 * 165 レモン -20 -10 *

投稿2021/11/13 15:43

編集2021/11/13 15:44
melian

総合スコア19865

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firehiko18

2021/11/14 13:32

lambda関数は色々な場面で使用できるのでもっと学習します。 ありがとうございました。
guest

0

pandas.DataFrame.locを使うのが良いと思います。

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame( 4data={'商品':["りんご","なし","いちご","みかん","ぶどう","レモン"], 5'売上':[10,20,30,40,-10,-20], 6'前期売上':[50,20,50,-10,30,-10]} 7) 8#商品 売上 前期売上 9#0 りんご 10 50 10#1 なし 20 20 11#2 いちご 30 50 12#3 みかん 40 -10 13#4 ぶどう -10 30 14#5 レモン -20 -10 15 16df.loc[(df['売上'] >=0) & (df['前期売上'] >=0), '前期比'] = df['売上'] / df['前期売上'] 17df['前期比'].astype(str) 18df.fillna('*', inplace=True) 19# 商品 売上 前期売上 前期比 20#0 りんご 10 50 0.2 21#1 なし 20 20 1 22#2 いちご 30 50 0.6 23#3 みかん 40 -10 * 24#4 ぶどう -10 30 * 25#5 レモン -20 -10 *

投稿2021/11/13 15:37

meg_

総合スコア10607

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firehiko18

2021/11/14 13:33

回答ありがとうございました。
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