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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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2回答

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pandasで列を追加してデータを入れたい

Sunset_Yuhi

総合スコア15

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2018/02/10 08:54

編集2018/02/10 09:58

###現在やっていること
obj形式のモデルを1つずつ読み込み、ファイルからモデル名や縦横高さなどを取得し、
pandasのデータフレームに1行ずつ追加するプログラムを書いています。

###簡略化したプログラム

python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3 4obj_df = pd.DataFrame(index=[], columns=['製品名','部品名','最長長さ','中間長さ','最小長さ','面積','体積']) #① 5 6#各objファイルのx,y,z長さを計算 7for i in range(100): 8 obj_name = ["",""] 9 obj_name[0] = "aaa" 10 obj_name[1] = "bbb" 11 12 #モデルの3方向長さ 13 obj_len = np.empty(3, np.float) 14 obj_len[0] = 1000 15 obj_len[1] = 100 16 obj_len[2] = 10 17 18 #面積・体積 19 obj_area = obj_len[0]*obj_len[1] 20 obj_vol = obj_len[0]*obj_len[1]*obj_len[2] 21 22 #データフレームに追加 23 series = pd.Series([obj_name[0],obj_name[1],obj_len[0],obj_len[1],obj_len[2],obj_area,obj_vol], index=obj_df.columns) #② 24 obj_df = obj_df.append(series, ignore_index=True) 25 26print(obj_df)

###解決したいこと
上のプログラムでは、データ列が増えると①や②の行だけ記述が長くなり、
今後データ列を増やしていく上で不便なので、後から列を追加する方法を知りたいです。

解決策は単純な方法でよく、イメージとして①②の行をそれぞれ下のように
分割して書ければいいと思うのですが、上手くいきません。

python

1#① 2obj_df = pd.DataFrame(index=[], columns=['製品名','部品名']) 3obj_df = obj_df.append(['最長長さ','中間長さ','最小長さ']) 4obj_df = obj_df.append(['面積','体積']) 5 6#② 7series = pd.Series([obj_name,obj_len], index=obj_df.columns) 8series = series.append([obj_area,obj_vol])

pandasは初心者なのですが、もっと根本的な解決策があればそちらも知りたいです。
以上、よろしくお願いします。

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回答2

0

assignを使うのも魅力的だったのですが、プログラムは結局以下のようにしました。
書き方にまだ不満はありますが、ひとまずこれで我慢します。

python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3 4 5 6#列ラベル 7obj_label01 = ['製品名','部品名','最長長さ','中間長さ','最小長さ'] 8obj_label02 = ['面積','体積'] 9 10#①空のデータフレームを作成 11obj_df = pd.DataFrame(index=[], columns=obj_label01+obj_label02) 12#obj_df = obj_df.assign(面積="",体積="") #assignを使う場合 13 14#各objファイルのx,y,z長さを計算 15for i in range(100): 16 obj_name = ["",""] 17 obj_name[0] = "aaa" 18 obj_name[1] = "bbb" 19 20 #モデルの3方向長さ 21 obj_len = np.empty(3, np.float) 22 obj_len[0] = 1000 23 obj_len[1] = 100 24 obj_len[2] = 10 25 26 #面積・体積 27 obj_area = obj_len[0]*obj_len[1] 28 obj_vol = obj_len[0]*obj_len[1]*obj_len[2] 29 30 #②データフレームに追加 31 obj_se01 = pd.Series([obj_name[0],obj_name[1],obj_len[0],obj_len[1],obj_len[2]], index=obj_label01) 32 obj_se02 = pd.Series([obj_area,obj_vol], index=obj_label02) 33 obj_se = pd.concat([obj_se01,obj_se02]) #データ結合 34 obj_df = obj_df.append(obj_se, ignore_index=True) 35 36print(obj_df)

投稿2018/02/11 09:00

編集2018/02/11 15:05
Sunset_Yuhi

総合スコア15

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ベストアンサー

案1)DataFrame#assignを使用して列を生成する。

案2)DataFrameをもう一つ作成して、pd.mergeなどの結合関数を使用する。
pandasの使い方(merge、join、concat編)

■参考情報
pandas.DataFrame.merge

投稿2018/02/10 20:49

umyu

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