PythonとPandasを用いたDataFrameのmap関数の活用

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasには、DataFrameという2次元の表形式のデータ構造を操作するための便利な関数が多数用意されています。その中でも、map関数は特定の列に対して要素ごとの変換を行うのに非常に便利です。

以下に、PandasのDataFrame内の値をmapメソッドを用いて置換する基本的な方法を示します。

# DataFrameの作成
import pandas as pd
data = [['S12014', '千草台店', '千葉県', '千葉県千葉市稲毛区千草台一丁目'],
        ['C13002', '国分寺店', '東京都', '東京都国分寺市本多二丁目'],
        ['C14010', '菊名店', '神奈川県', '神奈川県横浜市港北区菊名一丁目']]
columns = ['store_cd', 'store_name', 'prefecture', 'address']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

# 置換する文字列を指定
df['prefecture'] = df['prefecture'].str[0:3]

# 辞書形式で対応するコード値を設定する
df['prefecture'] = df['prefecture'].map({'千葉県': '12', '東京都': '13', '神奈川': '14'})

このように、mapメソッドを用いることで、DataFrame内の特定の列の値を簡単に置換することができます。

なお、mapメソッドの他にreplaceメソッドもDataFrame内の値の置換に使用できます。mapメソッドは特定の列に対して要素ごとの変換を行うのに対し、replaceメソッドはDataFrame全体または特定の列に対して特定の値を別の値で置換するために使用されます。

以上、PythonとPandasを用いたDataFrameのmap関数の基本的な使い方について説明しました。この知識を活用して、データ分析の作業をより効率的に進めてみてください。.