条件で行や列を絞りこんで更新

前問では、df.loc[比較結果]とすることで特定の条件で行を取得できることを学びました。
同じ記述を使って、次のように新しい値に更新もできます。

df.loc[比較結果] = 新しい値 =１つは定義

	Name	Age
0	Alice	17
1	Bob	24
2	Carol	29

下記では、「Ageが20以上の行」の行（2行目と3行目）を更新しています。

df.loc[df.Age >= 20] = [["Ben", 14], ["Chuck", 15]]
df

	Name	Age
0	Alice	17
1	Ben	14
2	Chuck	15

行と同様に、列も条件による絞り込みができます。

例として「列の型がint」の列は下記のようにして取得できます。列の場合は、df.loc[:, 比較結果]とします。

sr = df.dtypes == int  # 比較結果　＝＝は条件のこと
df.loc[:, sr]  # srの要素がTrueの列を抜き出す

	Age
0	17
1	14
2	15

また、df.loc[行の比較結果, 列の比較結果]のように行と列の両方に条件を指定することもできます。

locはlocationの略。
ilocはindex locationの略　なので、数字でないとだめ。

たとえば、「Ageが16以下の列Name」は下記のように書きます。

# 行を条件で、列を列名で絞り込み
df.loc[df.Age <= 16, "Name"]
df.loc[条件の行,条件の列]

また、「Ageが16以下の列NameをBobとCarolに更新する」は下記のように書けます。

# 行を条件で、列を列名で絞り込んで更新
df.loc[df.Age <= 16, "Name"] = ["Bob", "Carol"]

ilocは、df.iloc[行の比較結果, 列の比較結果]のように比較結果を使うことはできません。条件を指定したいときは、ilocではなくlocを使いましょう。

	Name	Height	Weight
0	佐藤	172	53
1	田中	160	50
2	鈴木	165	58
3	長谷川	160	65

df.loc[df.Weight >= 55, "Height"] = 167
df

=は一つ。”Height”の前のdfはいらない。

	Name	Height	Weight
0	佐藤	172	53
1	田中	160	50
2	鈴木	167	58
3	長谷川	167	65