指定された条件に基づいてデータフレームの列にフラグを立てるクラス DataFrameFlagger を作ってみました。
コード
import pandas as pd
class DataFrameFlagger:
"""
DataFrameの列にフラグを立てるクラス。
"""
def __init__(self, col_name, flag_name, condition):
"""
コンストラクタ。
Parameters
----------
col_name : str
フラグを立てる対象の列名。
flag_name : str
フラグの名前。
condition : function
フラグを立てる条件を判定する関数。
この関数は引数に列の値を取り、bool値を返す必要がある。
"""
self.col_name = col_name
self.flag_name = flag_name
self.condition = condition
def __call__(self, df):
"""
データフレームの列にフラグを立てる。
Parameters
----------
df : pandas.DataFrame
フラグを立てるデータフレーム。
Returns
-------
pandas.DataFrame
フラグを立てたデータフレーム。
"""
flag_col_name = f"{self.col_name}_{self.flag_name}"
flag_col = df[self.col_name].apply(self.condition)
df[flag_col_name] = flag_col
return df
使用例
このクラスを使用する例を示します。以下は、”value”列について、値が8以上100未満の場合に"flag"列にフラグを立てる例です。
df = pd.DataFrame({'value': [7, 8, 9, 99, 100, 101]})
flagger = DataFrameFlagger('value', 'flag', lambda x: 8 <= x < 100)
df_with_flag = flagger(df)
print(df_with_flag)
出力
value value_flag
0 7 False
1 8 True
2 9 True
3 99 True
4 100 False
5 101 False
上記の例では、フラグを立てるための条件を関数オブジェクトとして渡しています。他の条件を使用する場合、lambdaを使用して簡単に関数オブジェクトを作成できます。また、col_nameやflag_nameを変更することで、異なる列名やフラグ名でフラグを立てることもできます。
複数の列にフラグを立てる場合
「flag_dataframe」関数は、単一の列に対してフラグを設定するために使用されますが、複数の列に対してフラグを設定する場合には、この関数を繰り返し使用することができます。
以下は、3つの列に対してフラグを設定する例です。
flagged_df = flag_dataframe(df, 'A', 10, 20)
flagged_df = flag_dataframe(flagged_df, 'B', 30, 40)
flagged_df = flag_dataframe(flagged_df, 'C', 50, 60)最初に、”A”列に対してフラグが設定されます。 次に、”A”列にフラグが設定されたデータフレームが、次の「flag_dataframe」関数に渡され、”B”列に対してフラグが設定されます。同様に、”B”列にフラグが設定されたデータフレームが、最後の「flag_dataframe」関数に渡され、”C”列に対してフラグが設定されます。
このように、関数を繰り返し使用することで、複数の列に対してフラグを設定することができます。ただし、関数を繰り返し使用する場合は、フラグが設定された列が適切にマージされるように、データフレームを適切に設定する必要があります。
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