NumPy「where」を複数の条件で使用する方法?

複数の条件を持つ Numpy "where"

データ分析のコンテキストでは、多くの場合、カスタム条件を定義し、それに応じて異なる条件を割り当てることが必要になります。それらの条件に基づいた値です。 Numpy の「where」関数は、このようなシナリオを処理するために使用できます。ただし、複数の条件を扱う場合には課題が発生します。

特定のケースでは、新しい列 "energy_class" をデータフレーム "df_energy" に追加しようとしています。 「energy_class」値は、次の条件に基づいて割り当てられます。

• 「consumption_energy」値が 400 より大きい場合は「高」
• 「consumption_energy」値が 400 より大きい場合は「中」は 200 ～ 400 です
• 「consumption_energy」値が 200 未満の場合は「低」

発生した問題は、np.where 関数が通常 2 つの条件のみをサポートするということでした。

これに対処するには、numpy の「select」関数を使用できます。以下に例を示します。

<code class="python">col         = 'consumption_energy'
conditions  = [ df2[col] >= 400, (df2[col] < 400) & (df2[col]> 200), df2[col] <= 200 ]
choices     = [ "high", 'medium', 'low' ]
    
df2["energy_class"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)</code>

このコード スニペットは、「np.select」を使用して複数の条件を評価し、対応する「選択肢」リストから値を割り当てます。 「デフォルト」パラメータは、指定された条件を満たさないケースを処理するために使用されます。

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