pandas内のdef文とif文による条件分岐の記載方法に関して

Question

閲覧頂き、ありがとうございます。

pandasでのデータ加工に関して不明点があり、質問させて頂きます。

プログラミング初心者のため、知識不足でありますが、ご容赦頂けると幸いです。

---

実現したいこと

pythonのpandasを用いて、CSVデータより以下のデータフレームを作成しました。
(そのデータフレーム名は「s」とします。)

今回実現したいことは、以下の内容を条件式を用いて計算することです。

• 「item」が「SELL」の場合は、「volume」に「-1」を乗算する
• 「product_class」が「AA」の場合は、「volume」に「1/10」を乗算する

●現状データフレーム　「s」

	trade_date	product_class	instrument_id	instrument	broker_code	broker_name	item	volume
12	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	181.0
38	20220606	A	90018	A 2209	11560	G	SELL	1.0
56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	SELL	395.0
84	20220606	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	1895.0
103	20220606	B	90005	B 2209	11560	G	SELL	1179.0
8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	BUY	153.0
56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	BUY	395.0
8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	153.0
8305	20220531	AA	10019	AA2206	11560	G	SELL	8129.0
8345	20220531	B	10005	BB 2206	11560	G	SELL	5708.0
8638	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	556.0
8662	20220531	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	5862.0
9995	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	50.00
9996	20220606	AA	90018	AA2209	11560	G	BUY	150.00

●変換したいデータの形式　「s_1」

	trade_date	product_class	instrument_id	instrument	broker_code	broker_name	item	volume
12	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	-181.0
38	20220606	A	90018	A 2209	11560	G	SELL	-1.0
56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	SELL	-39.50
84	20220606	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	-1895.0
103	20220606	B	90005	B 2209	11560	G	SELL	-1179.0
8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	BUY	153.0
56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	BUY	39.50
8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	-153.0
8305	20220531	AA	10019	AA2206	11560	G	SELL	-812.90
8345	20220531	B	10005	BB 2206	11560	G	SELL	-5708.0
8638	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	-556.0
8662	20220531	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	-5862.0
9995	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	-50.0
9996	20220606	AA	90018	AA2209	11560	G	BUY	15.00

※太文字部分が変更された値となります。

試してみたこと

apply()で対処すればいいのでは？と思いコードを書いてみましたが、期待通りに動きませんでした。

単純に、「item」が「SELL」のとき、「-1」を乗算するという考えです。
とりあえず一番右に列を追加して動作確認をしましたが、返ってきた値は「None」でした。

文法をどのように記載すれば、希望の結果を返すことが可能でしょうか。

def func(x):
  if 'item' == 'SELL':
    return x * -1

df["test"] = df['volume'].apply(func)

df

列1	trade_date	product_class	instrument_id	instrument	broker_code	broker_name	item	volume	test
0	12	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	181.0	None
1	38	20220606	A	90018	A 2209	11560	G	SELL	1.0	None
2	56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	SELL	395.0	None

if文を除いた場合には、一番右の列に計算された結果が返ってきていることを確認しています。
また、左辺のカラム名を指定することで、データフレームを上書きできることも確認しております。

def func(x):
    return x * -1


df["test"] = df['volume'].apply(func)

df
列1	trade_date	product_class	instrument_id	instrument	broker_code	broker_name	item	volume	test
0	12	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	181.0	-181.0
1	38	20220606	A	90018	A 2209	11560	G	SELL	1.0	-1.0
2	56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	SELL	395.0	-395.0
3	84	20220606	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	1895.0	-1895.0
4	103	20220606	B	90005	B 2209	11560	G	SELL	1179.0	-1179.0
5	8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	BUY	153.0	-153.0
6	56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	BUY	395.0	-395.0
7	8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	153.0	-153.0
8	8305	20220531	AA	10019	AA 2206	11560	G	SELL	8129.0	-8129.0
9	8345	20220531	B	10005	BB 2206	11560	G	SELL	5708.0	-5708.0
10	8638	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	556.0	-556.0
11	8662	20220531	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	5862.0	-5862.0
12	9995	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	50.0	-50.0
13	9996	20220606	AA	90018	AA 2209	11560	G	BUY	150.0	-150.0

※lamda式でもやってみようと思ったのですが、知識不足で対応できませんでした。。。

以下必要に応じてご利用ください。

**_テストデータs_**
s = """列1,trade_date,product_class,instrument_id,instrument,broker_code,broker_name,item,volume
12,20220606,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,181.0
38,20220606,A,90018,A 2209,11560,G,SELL,1.0
56,20220606,AA,60019,AA 2206,11560,G,SELL,395.0
84,20220606,B,60005,B 2206,11560,G,SELL,1895.0
103,20220606,B,90005,B 2209,11560,G,SELL,1179.0
8282,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,BUY,153.0
56,20220606,AA,60019,AA 2206,11560,G,BUY,395.0
8282,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,153.0
8305,20220531,AA,10019,AA 2206,11560,G,SELL,8129.0
8345,20220531,B,10005,BB 2206,11560,G,SELL,5708.0
8638,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,556.0
8662,20220531,B,60005,B 2206,11560,G,SELL,5862.0
9995,20220606,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,50.00
9996,20220606,AA,90018,AA 2209,11560,G,BUY,150.00"""

以上、どうぞよろしくお願い致します。

Answer 1

df.loc[df['item']=='SELL', 'volume'] *= -1
df.loc[df['product_class']=='AA', 'volume'] *= 0.1

Comments

[karakarakarappo]

回答ありがとうございます。
単純に解決できるようで、助かりました。