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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の列に同じ月の平均値を新しく加える

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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2018/07/05 04:59

現在月ごとの商品販売データ(CSVファイル)の解析をしています。

以下のような表になります。

日付(YYYY/MM/dd)商品コード売上
2017/01/011492------95
2017/01/021492------82
............
2017/03/213492------62
2017/03/223492------52

ここで新しい列に月ごとの平均値を入れたいです。

例えば1月の売り上げ平均が90、3月の平均が50なら以下のような感じです。

日付(YYYY/MM/dd)商品コード売上月平均
2017/01/011492------9590
2017/01/011491------3290
...............
2017/03/213492------1250
2017/03/223492------5250

Pandasでどのような操作をすればこういった列を加えることができるでしょうか。

よろしくお願いします。

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Groupby.transform() をお使いください。

**"日付"**列が DatetimeIndex なのでしたら

Python

1df['月平均'] = df.groupby([df.index.year, df.index.month])['売上'].transform('mean')

のように記述できるかと思います。

以下は動作サンプル

Python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3 4N = 90 5df = pd.DataFrame( 6 {"売上" : np.random.randint(50, 100, N)}, 7 index=pd.date_range("2017/01/01", periods=N, freq="1D")) 8 9df['月平均'] = df.groupby([df.index.year, df.index.month])['売上'].transform('mean') 10print(df) 11#2017-01-01 68 72.580645 12#2017-01-02 55 72.580645 13#2017-01-03 57 72.580645 14#... .. ... 15#2017-03-29 56 71.451613 16#2017-03-30 65 71.451613 17#2017-03-31 51 71.451613

投稿2018/07/05 05:23

magichan

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