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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。

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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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DataFrame内の要素の条件分岐について

bkts94441

総合スコア18

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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。

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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投稿2018/03/27 02:12

前提・実現したいこと

python3.5 を使用しています。pandas モジュールを使用して、計測データを読み込んでグラフを表示させようと試みています。現在の状況は元の CSV ファイル読み込みをして、そこから必要な要素のみを絞り込んで DataFrame に取り込んでいます。
次に、DataFrame の中身の Elements 列に相当する数値を、Time がすべて同じ行のみ平均してプロットしようとしています。

必要な要素の DataFrame の中身

Idx Elements Move_pattern Time ... ... ... ... 568 366.138334 0 0.00333 569 363.839848 1 0.00333 570 358.492033 2 0.00333 ... ... ... ... 592 337.327973 24 0.00333 593 342.231648 25 0.00333 ... ... ... ... 8231 454.977262 0 0.00022 8232 442.272788 1 0.00022 8233 435.956212 2 0.00022 ... ... ... ... 8244 407.892825 13 0.00022 8245 404.347727 14 0.00022 ... ... ... ... 12231 454.977262 0 3.55555 12232 442.272788 1 3.55555 12233 435.956212 2 3.55555 ... ... ... ... 12249 399.232183 18 3.55555 12250 392.874482 19 3.55555

困っていること

そこで、Move_pattern 列の数字が0にリセットされる手前で条件分岐させようと考えていましたが、DataFrame 内に存在する列要素の条件分岐の扱いが分からなく、プログラムが思っていたように書けなくて困っています。
どなたかDataFrameを用いた条件分岐方法のご教示をお願い致します。

該当のソースコード

python

1 Ot = df["Operated time"] 2 elm = df["Elements"] 3 if df["Move_pattern"] == df.query("Move_pattern - 1"): 4 df.mean() 5 plt.plot(Ot,elm,linestyle="dashed") 6

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回答1

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ベストアンサー

groupbyを使ってTimeでまとめてしまえばいいような。

Python

1df.groupby("Time")["Elements"].mean().plot(linestyle="dashed")

投稿2018/03/27 02:29

tachikoma

総合スコア3601

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bkts94441

2018/03/27 02:47

groupbyについて調べてみましたが、私がやりたいことがそのまま書いてありました。 質問にご回答いただきありがとうございます。
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