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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。

Pandasにおけるデータ加工処理について

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 前提・実現したいこと

PythonのPandasにおけるデータ加工処理についての質問です。

例えばIrisデータにおいて
sl, sw, pl, pw, Sp
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica

※カラムはSepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width    Species

というデータに対して、Soeciesを横軸にしてslの値をだけを中身にしたいと思っています。すなわち
Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica
5.1, 7.0, 6.3
4.9, 6.4, 5.8
4.7, 6.9, 7.1

という形にしたいです。どうすればよいでしょうか。

 試したこと

stack, unstackとか試しましたが、うまくいかず悩んでいます。

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回答 1

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こんな感じでしょうか。

import pandas as pd
import io

data = """sl, sw, pl, pw, Sp
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), skipinitialspace=True)

df2 = df.groupby('Sp').apply(lambda d: d['sl'].reset_index(drop=True)).T
print(df2)
# Sp  Iris-setosa  Iris-versicolor  Iris-virginica
# sl
# 0           5.1              7.0             6.3
# 1           4.9              6.4             5.8
# 2           4.7              6.9             7.1

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  • 2018/04/26 19:42

    回答ありがとうございます。

    まだまだ初心者で列と行を入れ替えるところのstack(), unstack()だけしかないと考えていましたが、新しいことを知ることができました。
    いろいろ手を動かしてみてそれぞれのメソッドがどのように動くかを自分で学んでみたいと思います。
    ありがとうございました。

    キャンセル

  • 2018/04/27 09:00

    どもです。
    とりあえず、 groupby().apply() はよく使いますので、覚えておくことをお勧めします。
    わかり難い箇所にありましたら、コメントいただけたらお答えいたしますのでご遠慮なくどうぞ

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