以下のコードは年月によって訪問数に違いが出るか確かめたいので、リスト(visitor)に格納するための処理コードになります。最終的に時系列データで図出力したいです。
もっと効率の良い(コードを短縮する等)やり方を教えてください。
追記：なぜか図が出力されません。エラーは出てないです。
補足：
air_visit_dfのデータの中身は以下の通りです。
visit_date:年月日データ 例:2016-01-13 2016年1月から2017年4月まであります。
visitors:自然数データ 例:2,4,5・・・
visitor=list(0 for i in range(16))
for ix,i in enumerate(air_visit_df['visit_date']):
i=list(i.split("-"))
if i[0]=='2016' and i[1]=='01':
visitor[0]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='02':
visitor[1]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='03':
visitor[2]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='04':
visitor[3]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='05':
visitor[4]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='06':
visitor[5]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='07':
visitor[6]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='08':
visitor[7]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='09':
visitor[8]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='10':
visitor[9]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='11':
visitor[10]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2016' and i[1]=='12':
visitor[11]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2017' and i[1]=='01':
visitor[12]+= air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2017' and i[1]=='02':
visitor[13]+=air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2017' and i[1]=='03':
visitor[14]+=air_visit_df.ix[0]['visitors']
if i[0]=='2017' and i[1]=='04':
visitor[15]+=air_visit_df.ix[0]['visitors']
VisitorData=pd.DataFrame({'Month':month_list,'visitors':visitor})
VisitorData.plot() -
気になる質問をクリップする
クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。
またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。
クリップを取り消します
-
良い質問の評価を上げる
以下のような質問は評価を上げましょう
- 質問内容が明確
- 自分も答えを知りたい
- 質問者以外のユーザにも役立つ
評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。
質問の評価を上げたことを取り消します
-
評価を下げられる数の上限に達しました
評価を下げることができません
- 1日5回まで評価を下げられます
- 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます
質問の評価を下げる
teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。
- プログラミングに関係のない質問
- やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
- 問題・課題が含まれていない質問
- 意図的に内容が抹消された質問
- 広告と受け取られるような投稿
評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。
質問の評価を下げたことを取り消します
この機能は開放されていません
評価を下げる条件を満たしてません
質問の評価を下げる機能の利用条件
この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。
- 質問回答など一定の行動
-
メールアドレスの認証
メールアドレスの認証
-
質問評価に関するヘルプページの閲覧
質問評価に関するヘルプページの閲覧
checkベストアンサー
+1
年月によって訪問数に違いが出るか確かめたい
という目的であればvisitorリストを使わずにpandasの集計のみでも可能かと思います。
参考：Python pandas アクセサ / Grouperで少し高度なグルーピング/集計
import pandas as pd
# 元データ
air_visit_df = pd.DataFrame( {'visit_date': ['2016-01-13','2016-01-14','2016-04-01', '2016-05-02'], 'visitors':[1,2,3,4]})
air_visit_df['visit_date'] = pd.to_datetime(air_visit_df['visit_date'])
print(air_visit_df)
# 月毎に集計
df2 = air_visit_df.groupby(pd.Grouper(key='visit_date', freq='1M'))['visitors'].sum()
df2 = df2.fillna(0) # とりあえず未訪問月は０に
print(df2)
"""
visit_date # ＝その月の末尾の日付になる
2016-01-31 3.0
2016-02-29 0.0
2016-03-31 0.0
2016-04-30 3.0
2016-05-31 4.0
"""投稿
-
回答の評価を上げる
以下のような回答は評価を上げましょう
- 正しい回答
- わかりやすい回答
- ためになる回答
評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。
-
回答の評価を下げる
下記のような回答は推奨されていません。
- 間違っている回答
- 質問の回答になっていない投稿
- スパムや攻撃的な表現を用いた投稿
評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。
0
visitor[(int(i[0]) - 2016) * 12 + (int(i[1]) - 1)] += air_visit_df.ix[0]['visitors']投稿
-
回答の評価を上げる
以下のような回答は評価を上げましょう
- 正しい回答
- わかりやすい回答
- ためになる回答
評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。
-
回答の評価を下げる
下記のような回答は推奨されていません。
- 間違っている回答
- 質問の回答になっていない投稿
- スパムや攻撃的な表現を用いた投稿
評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。
0
データがないのでバグがあるかもしれませんが。
air_visit_df['g'] = air_visit_df['visit_date'].apply(lambda x: ''.join(x.split('-')[:2]))
ans = air_visit_df[['visit_date' ,'g']].groupby('g').sum()投稿
-
回答の評価を上げる
以下のような回答は評価を上げましょう
- 正しい回答
- わかりやすい回答
- ためになる回答
評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。
-
回答の評価を下げる
下記のような回答は推奨されていません。
- 間違っている回答
- 質問の回答になっていない投稿
- スパムや攻撃的な表現を用いた投稿
評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。
15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう！
- ただいまの回答率 90.84%
- 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
- テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる
質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼
fuzzball
2018/01/12 14:03
質問のコードで正しく集計できてますか？（というかエラー出てないですか？）
pikaso
2018/01/12 14:22
なぜか図が出力されません。
fuzzball
2018/01/12 14:36
グラフに関しては from matplotlib import pyplot as plt して 最後に plt.show() して下さい。
pikaso
2018/01/12 16:46 編集
すみません、予定が差し迫っていたので返信と質問内容が雑になりました。無事出力できました。ありがとうございました。