特定の関数を適用して、データフレーム内の別の列の基準に基づいて列の値を置き換えます

debugcn 投稿 Dev

seb835

これが私がやろうとしていることです：

Dataframe before: 
       name         value    apply_f
0      SEBASTIEN    9        false
1      JOHN         4        false
2      JENNY        np.inf   true

Apply function f: len(df['name']) to columns 'value' only if columns 'apply_f' == True 

Dataframe after: 
       name       value    apply_f
0      SEBASTIEN  9        False
1      JOHN       4        False
2      JENNY      5        True

これが私が現在持っているものです：

from pandas import *
from numpy import *

df = DataFrame( { "name":  ['SEBASTIEN', 'JOHN', 'JENNY'] , 
                  "value": [9, 4, np.inf] , 
                  "apply_f":  [False,False,True]} )

def f(x):
    return len(x)

df['value'] = df[df['apply_f'] == True]['name'].apply(f)

しかし、結果は私が期待していたものではありません：

    apply_f    name         value
0   False      SEBASTIEN    NaN
1   False      JOHN         NaN
2    True      JENNY        5

列は初期値をNaNに置き換えます

EdChum

上書きする理由は、左側のインデックスがデフォルトでデータフレーム全体に設定されているためです。左側にもマスクを適用するとloc、条件が満たされた行にのみ影響します。

In [272]:

df.loc[df['apply_f'] == True, 'value'] = df[df['apply_f'] == True]['name'].apply(lambda row: f(row))
df
Out[272]:
  apply_f       name  value
0   False  SEBASTIEN      9
1   False       JOHN      4
2    True      JENNY      5

上記での使用はloc、同じブールマスクセマンティクスを使用したとすると、これが機能する場合と機能しない場合があり、最新のパンダバージョンでエラーが発生するためです。

In[274]:
df[df['apply_f'] == True]['value'] = df[df['apply_f'] == True]['name'].apply(lambda row: f(row))
df
-c:8: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
Out[274]:
  apply_f       name     value
0   False  SEBASTIEN  9.000000
1   False       JOHN  4.000000
2    True      JENNY       inf

あなたがしていることについては、numpyを使用する方が簡潔で読みやすいでしょうwhere：

In [279]:

df['value'] = np.where(df['apply_f']==True, len(df['name']), df['value'])
df
Out[279]:
  apply_f       name  value
0   False  SEBASTIEN      9
1   False       JOHN      4
2    True      JENNY      3

あなたの例は問題を示すことであると理解していますがwhere、特定の状況でも使用できます。

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