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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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pandasの列値に条件分岐させ、更新したいのですが、エラーとなり、途方に暮れています。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2022/01/24 14:22

編集2022/01/25 19:20

pandasで以下のようなデータフレームを作りました。

columnは各不動産に付いているオーブン名、行にはそれがあるかないか(0は設備なし、1は設備あり)を示しています。
イメージ説明

当方はオーブンの特徴、メーカー等には関心がなく、単純にあるかないか分岐したく、一番左に有無を示す「Oven_Total」を出すようにしました。

df_lodge['Oven_Total'] =df_lodge.sum(axis=1)

column名以外は、0または1しかデータはないため、['Oven_Total']にオーブンがあるかないかが分かると思ったためです。
イメージ説明

ここで1不動産に1つしかオーブン有りのサインが立てばよいのですが、上手くクレンジングするスキルがまだ当方にはないため、Oven_Totalが1超の場合は、1をセットする、そうでない場合は、数値更新なし、としたく、構文してみました。
なお、df_lodge['Oven_Total']のデータタイプは、

dtype('int64')

となっています。
〔対応1〕

df_loge['Oven_Total']=df_lodge.loc[[df_lodge['Oven_Total']>1,'Oven_Total']==1]

結果
'int' object has no attribute 'loc'

〔対応2〕

df_lodge['Oven_Total']=df_lodge['Oven_Total'].mask(df_lodge['Oven_Total']>1,1)

結果
'int' object is not subscriptable

対応1はブールインデックス参照という説明がネットがあり、括弧が多く内容は理解できていませんが、データタイプがint64であるにも関わらず、前記のような結果となりました。
対応2は、条件判定でTrueの場合の対応を引数で記載する、Falseの場合はデータ更新なし、とネットにありましたので、真似して組んでみましたが、こちらも前記のようなエラーとなりました。

EXCELでやれば瞬時に終わる内容ですが、pandasではそうも行かず、苦慮しています。

初歩的な内容の質問ばかりで心苦しいのですが、ご教授いただけますよう、お願い申し上げます。

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