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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で複数の列の要素を引数に取った関数を適用させる

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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。

1回答

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投稿2018/07/07 01:40

現在以下のようなデータフレームを持っています。

日付(DatatimeIndex)商品名売上数発注数月売上平均月売上標準偏差
2017-01-01...12010.05.2
2017-01-02...22010.05.2
2017-01-03...15010.05.2
2017-01-04...185010.05.2
2017-01-05...10010.05.2
..................
2017-02-01...214111.03.2
2017-02-02...16011.03.2

このデータフレームにイメージとして以下のような関数で計算した値を列を加えたいです。

各行に対し、売上数・月売上平均・月売上標準偏差を引数にとる関数 function(['売上数', '月売上平均', '月売上標準偏差']) で計算した値

日付(DatatimeIndex)商品名売上数発注数月売上平均月売上標準偏差関数で計算した列
2017-01-01...12010.05.2...
2017-01-02...22010.05.2...
2017-01-03...15010.05.2...
2017-01-04...185010.05.2...
2017-01-05...10010.05.2...
.....................
2017-02-01...214111.03.2...
2017-02-02...16011.03.2...

Pandasのapply()が調べたところSeriesのような単一の列にしか適用できないとのことだったので、皆様から知見をいただければと思います。

宜しくお願いします。

maxtaq, daichipyon👍を押しています

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