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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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DataFrameでDateデータをつくるときにIDの情報を消したくない

k0908

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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2018/07/30 09:36

DataFrameでDateデータをつくるときにIDの情報を消したくないです。

import pandas as pd import io data=""" 0,19990214 1,1001 Tom 30 59 20 41 59 2,1002 Judy 40 50 31 53 60 0,19991215 1,1001 Tom 45 69 30 21 69 2,1002 Judy 50 20 71 43 70 """ df = pd.read_table( io.StringIO(data), names=["ID", "Date", "Name", "A", "B", "C", "D", "E"], sep='\s+|,', engine='python') df['GroupID'] = (df.ID == 0).cumsum() conv = df.loc[df.ID==0, ['GroupID','Date']].set_index('GroupID').iloc[:,0] df['Date'] = df.GroupID.map(conv) df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date.astype(str)) df = df.drop(df[df.ID == 0].index) df = df.drop(columns=['GroupID']) df = df.reset_index(drop=True) print(df)

と書いてコードを実行したとき、

1 1999-02-14 Tom 30.0 59.0 20.0 41.0 59.0 2 1999-02-14 Judy 40.0 50.0 31.0 53.0 60.0 1 1999-12-15 Tom 45.0 69.0 30.0 21.0 69.0 2 1999-12-15 Judy 50.0 20.0 71.0 43.0 70.0

という風に出力されます。
しかし、1001・1002 のID情報もDataFrameに残したいです。
理想のアウトプットは

1 1999-02-14 Tom 30.0 59.0 20.0 41.0 59.0 1001 2 1999-02-14 Judy 40.0 50.0 31.0 53.0 60.0 1002 1 1999-12-15 Tom 45.0 69.0 30.0 21.0 69.0 1001 2 1999-12-15 Judy 50.0 20.0 71.0 43.0 70.0 1002

のようにすることです。del文を使いデータを消しているわけではないのでなぜデータが消えてしまうのでしょうか?
どのように修正すれば意図したDataFrameになるでしょうか?

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データを消しているわけではないのでなぜデータが消えてしまうのでしょうか?

1001, 100219990214 と同じ 'Date' 列として読み込まれておりますので、
df['Date'] = df.GroupID.map(conv)
の処理によって19990214に上書きされております。

とりあえず 1列目を "ID1"、2列目を **"ID2"列として読み込み、"Date"**列は新規に生成することで上書きしないように修正しましたので、お試しください

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4data=""" 50,19990214 61,1001 Tom 30 59 20 41 59 72,1002 Judy 40 50 31 53 60 80,19991215 91,1001 Tom 45 69 30 21 69 102,1002 Judy 50 20 71 43 70 11""" 12 13df = pd.read_table( 14 io.StringIO(data), 15 names=["ID1", "ID2", "Name", "A", "B", "C", "D", "E"], 16 sep='\s+|,', 17 engine='python') 18 19df['GroupID'] = (df.ID1 == 0).cumsum() 20conv = df.loc[df.ID1==0, ['GroupID','ID2']].set_index('GroupID').iloc[:,0] 21df['Date'] = df.GroupID.map(conv) 22df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date.astype(str)) 23df = df.drop(df[df.ID1 == 0].index) 24df = df.drop(columns=['GroupID']) 25df = df.reset_index(drop=True)

投稿2018/07/30 09:57

magichan

総合スコア15898

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