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    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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    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のrolling()に条件を付け加えて要素を抽出し、元のDataFrameに結合したい

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.me

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 前提

下に用意したデータで、5つずつ区間をシフトさせ、それぞれについて男性(M)であれば、その時の人数(num)の合計を求めて、新しい列(num_M)として元のDataFrameに結合したいです。女性(F)についても同じです。for文で求めようとしたのですが、欲しい結果が得られせんし、読みづらいので簡潔なコードにしたいです。(rolling()を使わなければいけないというわけではないです)。

time sex num
2018-07-01 10:00:00     M       1
2018-07-01 10:00:00     M       1
2018-07-01 10:00:00     M       5
2018-07-01 10:00:00     F       3
2018-07-01 10:00:02     F       5
2018-07-01 10:00:03     M       1
2018-07-01 10:00:03     F       3
2018-07-01 10:00:03     F       4
2018-07-01 10:00:05     F       2
2018-07-01 10:00:10     M       1

欲しい結果

time sex num num_M num_F
2018-07-01 10:00:00     M     1 NaN  NaN
2018-07-01 10:00:00     M     1 NaN  NaN
2018-07-01 10:00:00     M     5 NaN  NaN
2018-07-01 10:00:00     F     3 NaN  NaN
2018-07-01 10:00:02     F     5 7  8
2018-07-01 10:00:03     M     1 7  8
2018-07-01 10:00:03     F     3 6  11
2018-07-01 10:00:03     F     4 1 15
2018-07-01 10:00:05     F     2 1 14
2018-07-01 10:00:10     M     1 2 9

 該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd

# 元データ
index = ['2018-07-01 10:00:00', '2018-07-01 10:00:00', '2018-07-01 10:00:00', '2018-07-01 10:00:00', '2018-07-01 10:00:02', '2018-07-01 10:00:03', '2018-07-01 10:00:03', '2018-07-01 10:00:03', '2018-07-01 10:00:05', '2018-07-01 10:00:10']
columns = ['sex']

df = pd.DataFrame(list('MMMFFMFFFM'), index=index, columns=columns)

# 列(num)を追加
df['num'] = [1, 1, 5, 3, 5, 1, 3, 4, 2, 1]
df
# 列(num_M)を追加
df['num_M'] = np.nan

for i in range(len(df)-5):
    df.iloc[i+4, df.columns.get_loc('num_M')] = df.iloc[i:i+5, df.columns.get_loc('num')][df.iloc[i:i+5, :]['sex']=='M'].sum()
df

最終的に数万行のDataFrameに対して処理を実行したいので、for文を使うと処理速度にかなり影響が出るのではと思っています。何かいいアイデアやヒントがあれば教えていただけると嬉しいです。

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checkベストアンサー

0

df['num_M'] = df['num'].where(df.sex=='M',0).rolling(5).sum()
df['num_F'] = df['num'].where(df.sex=='F',0).rolling(5).sum()


でどうでしょうか。

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  • 2018/07/13 00:09

    magichanさん、回答有り難うございます。

    回答にあるコードでほしい結果を得ることができました。whereを使って、元のindexをそのままに条件にあわない箇所を0にするのは目からウロコでした。ベストアンサーにさせていただきます。ありがとうございましたm(_ _)m

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