whereメソッドの統一感がない残念なお知らせ

numpyとpandasのwhereの挙動が反するように感じたので、共有します。

条件に応じて値を代入するメソッドにwhereとmaskがあります。
メソッドの詳細はこちらにございます。
（いつもお世話になっております）

以下に適当な例を出してみます。

import numpy as np
import pandas as py

test = np.array([1,2,3])

この2を200に置換したいとします。

np.whereでやってみましょう。

>>> pd.Series(np.where(test == 2, 200, test))
0      1
1    200
2      3
dtype: int64

目的の結果が得られます。

では、pd.whereでは？

>>> pd.Series(test).where(test == 2, 200)
0    200
1      2
2    200
dtype: int64

残念です。目的とは逆の結果になりました…

np.whereの代わりにはpd.maskを使いましょう。

>>> pd.Series(np.where(test == 2, 200, test))
0      1
1    200
2      3
dtype: int64

np.whereとの挙動を合わせてほしいですね…