Pandasのassign関数の基本
Pandasのassign関数は、既存のDataFrameに新しい列を追加するための便利な方法です。この関数は新しいDataFrameを返すため、元のDataFrameは変更されません。
基本的な使用法は次のとおりです：
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 6),
'B': range(10, 60, 10)
})
# assign関数を使用して新しい列 'C' を追加
df2 = df.assign(C = df['A'] + df['B'])
print(df2)
このコードは、元のDataFrame df の列 ‘A’ と ‘B’ の値を足した結果を新しい列 ‘C’ として持つ新しいDataFrame df2 を作成します。
assign関数は、既存の列に基づいて新しい列を作成する際に非常に便利です。また、複数の列を一度に追加することも可能です。例えば、以下のように使用することができます：
df3 = df.assign(C = df['A'] + df['B'], D = df['A'] * df['B'])
このコードは、列 ‘C’ と ‘D’ を同時に新しいDataFrame df3 に追加します。列 ‘C’ は列 ‘A’ と ‘B’ の和、列 ‘D’ は列 ‘A’ と ‘B’ の積となります。
以上がPandasのassign関数の基本的な使用法です。この関数を使うと、既存の列に基づいて新しい列を簡単に追加することができます。次のセクションでは、条件に基づいて列の値を設定する方法について説明します。お楽しみに！
条件に基づいて列の値を設定する
Pandasのassign関数を使って、特定の条件に基づいて新しい列の値を設定することも可能です。これは、データの特性に基づいて新しい特徴を作成する際に非常に便利です。
以下に、条件に基づいて新しい列を作成する例を示します：
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 6),
'B': range(10, 60, 10)
})
# assign関数とnumpyのwhere関数を使用して新しい列 'C' を追加
df2 = df.assign(C = np.where(df['A'] > 3, 'high', 'low'))
print(df2)
このコードは、列 ‘A’ の値が3より大きい場合、新しい列 ‘C’ の値を ‘high’ に設定し、それ以外の場合は ‘low’ に設定します。np.where関数は、条件、真の場合の値、偽の場合の値を引数に取ります。
このように、Pandasのassign関数とnumpy.where関数を組み合わせることで、条件に基づいて新しい列の値を設定することができます。次のセクションでは、複数の条件に基づいて列の値を設定する方法について説明します。お楽しみに！
複数の条件に基づいて列の値を設定する
Pandasのassign関数とnumpy.select関数を組み合わせることで、複数の条件に基づいて新しい列の値を設定することができます。以下に、その使用例を示します：
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 6),
'B': range(10, 60, 10)
})
# 条件リストを作成
conditions = [
(df['A'] <= 2),
(df['A'] > 2) & (df['A'] <= 4),
(df['A'] > 4)
]
# 条件に対応する値のリストを作成
choices = ['low', 'medium', 'high']
# assign関数とnumpyのselect関数を使用して新しい列 'C' を追加
df2 = df.assign(C = np.select(conditions, choices, default='unknown'))
print(df2)
このコードは、列 ‘A’ の値が2以下の場合、新しい列 ‘C’ の値を ‘low’ に設定し、列 ‘A’ の値が2より大きく4以下の場合は ‘medium’ に設定し、列 ‘A’ の値が4より大きい場合は ‘high’ に設定します。np.select関数は、条件のリスト、それに対応する値のリスト、そしてデフォルトの値を引数に取ります。
このように、Pandasのassign関数とnumpy.select関数を組み合わせることで、複数の条件に基づいて新しい列の値を設定することができます。これは、データの特性に基づいて新しい特徴を作成する際に非常に便利です。以上が、Pandasで新しい列を他の列に基づいて割り当てる方法についての説明です。この知識を活用して、データ分析の幅を広げてみてください！