条件付き操作のために複数の条件を指定して NumPy「where」を使用する方法は?

複数の条件で NumPy "where" を使用する

データ操作タスクを使用する場合、多くの場合、選択または変更するために異なる条件を適用する必要があります。特定の値。 NumPy の「where」関数は、条件付き操作のための強力なツールですが、デフォルトでは 2 つの条件のみを処理します。

というパンダ データフレームに新しい列「energy_class」を追加する場合を考えてみましょう。 「df_energy」。エネルギー クラスは、次の条件に基づいて割り当てる必要があります。

• 「consumption_energy」値が 400 を超える場合: 「高」
• 「consumption_energy」値が 200 ～ 400 の場合: 「中」
• "consumption_energy" 値が 200 以下: "low"

NumPy の "where" 関数は複数の条件をサポートしていないため、解決策はより強力な関数を使用することにあります。兄弟、「選択してください。」この問題に対処する方法は次のとおりです。

import numpy as np

# Assuming df_energy has a column called "consumption_energy"
col = 'consumption_energy'
conditions = [ df_energy[col] >= 400,
             (df_energy[col] < 400) & (df_energy[col] > 200),
             df_energy[col] <= 200 ]
choices = [ "high", 'medium', 'low' ]

# Create the "energy_class" column using np.select
df_energy["energy_class"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)

この「select」の拡張使用法により、複数の条件を定義し、対応する選択肢を出力にマップすることができます。デフォルトでは、どの条件も満たされない場合、「np.nan」が割り当てられます。

その結果、DataFrame の「energy_class」列には、指定した条件に基づいて適切なラベルが設定されます。エネルギー消費レベルの明確な分類

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