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()
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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
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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']
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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()
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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 17:07 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。