Pythonデータ分析入門編10:辞書を用いた値の置換(replace)

#06:辞書を用いた値の置換(replace)

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0    2.1\n",
      "1    2.3\n",
      "2    NaN\n",
      "3    2.0\n",
      "4    2.5\n",
      "5    NaN\n",
      "6    2.8\n",
      "7    3.0\n",
      "8    NaN\n",
      "9    2.2\n",
      "dtype: float64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "s = pd.Series([2.1, 2.3, None, 2.0, 2.5, \n",
    "               None, 2.8, 3.0, None, 2.2])\n",
    "print(s)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "   Spot-1  Spot-2  Spot-3  Spot-4  Spot-5\n",
      "0     2.1     1.8     2.5     NaN     2.0\n",
      "1     2.3     1.9     2.6     2.2     2.2\n",
      "2     NaN     NaN     2.4     2.1     2.1\n",
      "3     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN\n",
      "4     2.5     2.0     2.7     2.0     NaN\n",
      "5     NaN     NaN     NaN     2.1     2.6\n",
      "6     2.8     2.3     2.9     NaN     NaN\n",
      "7     3.0     2.4     NaN     2.5     2.3\n",
      "8     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN\n",
      "9     2.2     1.9     2.6     2.3     NaN\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame({\"Spot-1\": [2.1, 2.3, None, None, 2.5, None, 2.8, 3.0, None, 2.2],\n",
    "                  \"Spot-2\": [1.8, 1.9, None, None, 2.0, None, 2.3, 2.4, None, 1.9],\n",
    "                  \"Spot-3\": [2.5, 2.6, 2.4, None, 2.7, None, 2.9, None, None, 2.6],\n",
    "                  \"Spot-4\": [None, 2.2, 2.1, None, 2.0, 2.1, None, 2.5, None, 2.3],\n",
    "                  \"Spot-5\": [2.0, 2.2, 2.1, None, None, 2.6, None, 2.3, None, None]})\n",
    "print(df)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

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★ 実技1
★ 実技2

実技課題「辞書を用いた値の置換(シリーズ)」

コードエリアには、シリーズsが定義されています。
このシリーズsの値を次の「置換ルール」にしたがって置き換えてから、出力してください。

【置換ルール】
置換前置換後
2.1 2.0
2.2 2.0
2.3 2.5
2.8 3.0

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

※ 回答時にはprint(s)をコメントアウトして回答してください。

実技課題「辞書を用いた値の置換(データフレーム)」

コードエリアには、データフレームdfが定義されています。
このデータフレームdfの値を、次の「置換ルール」にしたがって置き換えてから、出力してください。

【置換ルール】

置換前置換後
2.1 2.5
2.2 2.5
2.3 2.5
2.4 2.5
2.6 3.0
2.7 3.0
2.8 3.0
2.9 3.0

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

※ 回答時にはprint(df)をコメントアウトして回答してください。

このチャプターでは、辞書を用いて値の置換をおこなう方法を学習します。

辞書を用いた値の置換

replaceメソッドを用いて、シリーズやデータフレームの値を、他の値で置換する際に、辞書を用いることができる

シリーズの例:


import pandas as pd


s = pd.Series([813, 3, 100, 3])
print(s.replace({813: 0, 100: 9999}))

データフレームの例:


import pandas as pd


df = pd.DataFrame([["Gigishima", "Java"], ["Rokumura", "Pyton"]], columns=["student", "lang"])
print(df.replace({"Gigishima": "Kirishima", "Java": "Ruby", "Pyton": "Python"}))

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コード判定結果

実技課題 「辞書を用いた値の置換(シリーズ)」

実技課題 「辞書を用いた値の置換(データフレーム)」

辞書を用いた値の置換

実技課題「辞書を用いた値の置換(シリーズ)」

実技課題「辞書を用いた値の置換(データフレーム)」