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    5873questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

DataFrame内の要素が0の時、前の行の値をとってくるコードについて

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jun.k

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以下のデータフレームの各列において、null値ではなく0がランダムに入っている場合に、その0が入っている箇所を同列の前行の値で補完したい場合、どのようなコードが簡潔でしょうか。
replaceとかwhereなどの利用も考えたのですが、null値を補完するfillnaの引数method='ffill'のような機能はなさそうなので、考えあぐねています。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5037 entries, 0 to 5036
Columns: 156 entries, Date-Time to USWRKW=ECI
dtypes: float64(155), object(1)
memory usage: 6.0+ MB

Indexはdatetime型 columnsは文字列型で要素はfloat型です。

お手数ですがよろしくお願い致します。

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簡潔かどうかわかりませんが…

1.ループにて列毎に処理する

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X':[1,2,0,4,5],'Y':[1,0,3,0,5]})
for col in df:
    df[col] = df[col].replace(to_replace=0, method='ffill')

2.0 を一度 np.nan に置き換えて fillna() を使う

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'X':[1,2,0,4,5],'Y':[1,0,3,0,5]})
df = df.replace(to_replace=0,value=np.nan).fillna(method='ffill', axis=0)

などはどうでしょうか?


【追加】

3.DataFrame.where() を使う

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X':[1,2,0,4,5],'Y':[1,0,3,0,5]})
df = df.where(df!=0, df.shift(1))

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  • 2017/10/03 17:33

    いつもありがとうございます。非常に簡潔です!!

    referenceにもreplaceでできる旨載っていましたね・・・。英語苦手でちゃんと見れていませんでした・・・・・

    キャンセル

  • 2017/10/04 08:17

    よくよく考えたら df.where() / df.mask() を使う方法もありました。これが一番簡潔かもしれません。

    キャンセル

  • 2017/10/04 10:30

    ご丁寧にありがとうございます。 shiftを使うとカラム内データがすべて縦にずれてしまうではないかと思ったのですが、上記コードを実行するとそうはなりませんね・・・。どういうロジックなのでしょうか。

    キャンセル

  • 2017/10/04 10:40

    df.where() は第一引数の条件に合致した部分は保持、条件に合致しない部分を第二引数に置き換える。という関数です。(df.mask() は逆に条件に合致した部分のみ変更)
    ですので、条件に合致しない 「値が0の部分」のみが shift() の値に置き換わります。

    キャンセル

  • 2017/10/04 14:36

    今までwhere()について勝手に勘違いをしていました。

    where(条件,trueの時の値、falseの時の値)で引数は必ず3つ必要だと思っていました。df.where(df!=0,,df.shift(1))のように書かなくても値保持以外の内容だと、自動的にfalseの時の値に置き換えるという理解でよいでしょうか。 またこの場合のshift(1)は列全体をずらすのではなく前行の値を入れるということになるのでしょうか(ここもshitf(-1)ではなくてshift(1)なんですね)。

    すみません、もう一つ教えてください。replaceを使う場合に、引数をto_replace<0と不等式を入れると、下記のとおりエラーになるのですが、この場合はreplaceで対応できないのでしょうか。
    NameError Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-218-e03b3f4c260d> in <module>()
    ----> 1 df = df.replace(to_replace<=0,value=np.nan).fillna(method='ffill', axis=0)

    NameError: name 'to_replace' is not defined

    キャンセル

  • 2017/10/04 15:36

    where() に関してですが、たぶん numpy.where() と混同しているかと思います。
    pandas.DataFrame.where() と numpy.where() は別物ですのでお気をつけてください。

    shift(1) に関してですが、DeataFrame全体を下側に1つシフトさせております。で、値が 0 の場合はそのシフトさせた DataFrame を上書きすることになるので、結果 前行の値が入力されることとなります。

    キャンセル

  • 2017/10/04 15:45

    df.replace() の to_replace ですが、
    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.replace.html
    を見る限り、条件文を記述することはできないようです。
    条件文により値を設定する関数としては、上で書いた df.where() や df.mask() を使え ということになるのではないでしょうか。

    キャンセル

  • 2017/10/04 17:26

    本当ですね。np.whereではなくdf.whereなんですね。よく分かりました。気をつけます。
    shiftもreplaceもよく理解できました。ありがとうございます!!!
    非常に勉強になります。

    キャンセル

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