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Python 3.x

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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sarupip

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Python 3.x

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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投稿2018/05/28 01:54

編集2018/05/28 03:22

以下のCSVファイルを読み込むとします。

MAN,DATE,ITEM
A,2018/5/28,111
A,2018/5/28,222
A,2018/5/28,333
A,2018/5/28,444
B,2018/5/28,555
B,2018/5/28,666
C,2018/5/28,777

これを、リストで以下のように表現するにはどうすればよいでしょうか。
transactions = [
("111","222","333","444"),
("555","666"),
("777"),
]

今やっているのは、pandasでCSVファイルを読み込み、pivotを用いて横持ちへ変換するまではいきましたが、"nan"の処理ができずにいます。
現在は
transactions = [
("111","222","333","444"),
("555","666","nan","nan"),
("777","nan","nan","nan"),
]
の形まではできています。
上記のような「表現したいかたち」にするにはどうすればよいでしょうか。
もちろん私がやっていることそのものが間違っている事もあると思いますので、nanの削除にこだわってはおりません。

当方python3.5.3
pycharm2018.1
windows7
にてpythonをいじっております。

よろしくお願いいたします。

-------------------------以下pythonコード---------------------
import pandas as pd
import numpy as np

aa = pd.read_csv('aaa.csv', encoding="UTF-8", sep=',', dtype={'ITEM': 'str'}).sort_values(
['DATE']).reset_index(drop=True)
aa["tmpindex"] = aa.index

aa["itemindex"] = aa.tmpindex.apply(lambda x: "ITEM{}".format(str(x)))
df = pd.concat(
[
aa.pivot(index="MAN", columns="itemindex", values="ITEM")
],
axis=1)

df_after = np.array(df.apply(lambda s: pd.Series(s.dropna().tolist()), axis=1))

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y_waiwai

2018/05/28 01:57

質問が書かれていません。nanをどうしたいというはなしでしょうか?
sarupip

2018/05/28 02:23

タイトル・内容を修正いたしました。タイトルがnanの削除方法についてでしたので、ミスリードしてしまいました。すみません。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/05/28 02:55

変換するにあたって書いたPythonのコードを記載してはいかがでしょうか。処理の傾向から、行数もさほど無いように思います。
sarupip

2018/05/28 03:22

コードを記載いたしました。
guest

回答1

0

ベストアンサー

.groupby()でもできます。
参考:grouping rows in list in pandas groupby

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3s = """MAN,DATE,ITEM 4A,2018/5/28,111 5A,2018/5/28,222 6A,2018/5/28,333 7A,2018/5/28,444 8B,2018/5/28,555 9B,2018/5/28,666 10C,2018/5/28,777 11""" 12 13# DATE順 14df = pd.read_csv(StringIO(s), dtype={'ITEM': 'str'}).sort_values(['DATE']).reset_index(drop=True) 15print(df) 16 17# MANでグループ化、同グループの各ITEMをtupleにまとめ、その結果をITEMS列としたDataFrameを得る 18df = df.groupby('MAN')['ITEM'].apply(tuple).reset_index(name='ITEMS') 19print(df) 20 21# ITEMS列をリストに 22transactions = df['ITEMS'].tolist() 23print(transactions)

投稿2018/05/28 04:16

can110

総合スコア38233

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sarupip

2018/06/01 21:03

回答が遅くなり申し訳ありません。 実装することができました。ありがとうございました。
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