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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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Pandasにおけるデータ加工処理について

tolottolotto

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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2018/04/26 09:23

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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こんな感じでしょうか。

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """sl, sw, pl, pw, Sp 55.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 64.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 74.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 87.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor 96.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor 106.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor 116.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica 125.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica 137.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica 14""" 15 16df = pd.read_csv(io.StringIO(data), skipinitialspace=True) 17 18df2 = df.groupby('Sp').apply(lambda d: d['sl'].reset_index(drop=True)).T 19print(df2) 20# Sp Iris-setosa Iris-versicolor Iris-virginica 21# sl 22# 0 5.1 7.0 6.3 23# 1 4.9 6.4 5.8 24# 2 4.7 6.9 7.1

投稿2018/04/26 10:29

magichan

総合スコア15898

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tolottolotto

2018/04/26 10:42

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。
magichan

2018/04/27 00:00

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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