複数列に入っている文字列をもとにカテゴリー分けする
複数の列に文字列（カテゴリー）が入っていて、それらをもとに新たに分類する。
ID cat1 cat2 cat3 0 a1 S_1 Z_1 Z_1 1 a2 Z_1 S_1 NaN 2 a3 S_2 S_1 S_1 3 a4 Z_2 Z_2 Z_2 4 a5 S_3 NaN NaN 5 a6 Z_3 NaN NaN 6 a7 S_4 NaN NaN 7 a8 Z_4 NaN NaN 8 a9 S_5 NaN NaN 9 a10 Z_5 NaN NaN 10 a11 S_6 NaN NaN
こんな感じのデータがある。
cat1（カテゴリー1）と、2と3の値を元に新たなカテゴリーを作る
- SとZ、どちらも含む場合はSHAREカテゴリー
- Sのみの場合はSカテゴリー
- Zのみの場合はZカテゴリー
ひとまずcat1～の1文字目だけをスライス。
df["cat1_type"] = df["cat1"].str[:1] df["cat2_type"] = df["cat2"].str[:1] df["cat3_type"] = df["cat3"].str[:1]
なんかもっといい書き方がある気がする...。
ID cat1 cat2 cat3 cat1_type cat2_type cat3_type 0 a1 S_1 Z_1 Z_1 S Z Z 1 a2 Z_1 S_1 NaN Z S NaN 2 a3 S_2 S_1 S_1 S S S 3 a4 Z_2 Z_2 Z_2 Z Z Z 4 a5 S_3 NaN NaN S NaN NaN 5 a6 Z_3 NaN NaN Z NaN NaN 6 a7 S_4 NaN NaN S NaN NaN 7 a8 Z_4 NaN NaN Z NaN NaN 8 a9 S_5 NaN NaN S NaN NaN 9 a10 Z_5 NaN NaN Z NaN NaN 10 a11 S_6 NaN NaN S NaN NaN
列ごとに判定して、新しいカテゴリー列に結果を入れるというやり方が思いつかなかった。
1文字にしたカテゴリを連結して、正規表現で抽出する方法を採ることにする。
df = df.fillna("X") # 欠損値NaNが含まれる要素を連結すると欠損値NaNとなるため
df["cat_types"] = df['cat1_type'] + df['cat2_type'] + df['cat3_type']
df
合体したやつのうち、ZもSも含むものをstr.containsメソッドで抽出。
df_share = df[df['cat_types'].str.contains('^(?=.*Z)(?=.*S).*$')]
df_share
ID cat1 cat2 cat3 cat1_type cat2_type cat3_type cat_types
0 a1 S_1 Z_1 Z_1 S Z Z SZZ
1 a2 Z_1 S_1 X Z S X ZSX
おお、できた。あとはカテゴリを新たに振るなり別ファイルにするなり。
