概要
- DataFrameでの置換処理をforループでやっているが時間がかかりすぎる
- where()を用いて一括で処理できる
解決方法
準備
import numpy as np
import pandas as pd
cols = ['var1', 'var2', 'var3', 'var4']
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), columns=cols)
df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=cols)
df1
var1 var2 var3 var4
0 -0.083782 0.964222 0.832664 -0.528963
1 0.017696 0.144067 0.093823 0.147779
2 -0.082808 -0.893112 -0.477983 -0.623641
3 0.581019 -1.603081 -0.717007 0.849844
df2
var1 var2 var3 var4
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
例:df1の要素のうち、負の要素をdf2の値で置換する
"""置換対象.where(残す条件, 代入する対象)"""
df1.where(df1 >= 0, df2)
var1 var2 var3 var4
0 0.000000 0.964222 0.832664 3.000000
1 0.017696 0.144067 0.093823 0.147779
2 8.000000 9.000000 10.000000 11.000000
3 0.581019 13.000000 14.000000 0.849844
例:特定の列だけに対して置換処理を行う
下記の場合、var2列がゼロ以上の場合はvar1列の値を用い、負の場合はvar3列の値を用いた列を作成できる。
df1['var1'].where(df1['var2'] >= 0, df1['var3'])
0 -0.083782
1 0.017696
2 -0.477983
3 -0.717007
Name: var1, dtype: float64