Q&A
どうもありがとうございます。Loopするよりも断然早いですね。
ところで実際dfは全てが1なのではなく要素の値が異なるdataframeなのですが、その場合の書き方を教えていただけますと助かります。
前提・実現したいこと
Python のpandasでFor loop を使わずdataframe を更新したいです。
欲しい結果のDataframeはFor loopで作れますが、 以下のようにしても作成できません。
For loopを使わずに高速に作成する方法を教えてください。 (実際は、2400*3600 で、DataFrame内の値も異なります。)
発生している問題
欲しい結果と一致しません
1 2 3 4 5 6 7 8
1 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0
2 1.867558 99.0 0.950088 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0
3 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0
4 0.761038 99.0 0.443863 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0
5 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0
6 -2.552990 99.0 0.864436 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0
7 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0
8 NaN 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0
9 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0
10 NaN 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0
11 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0
12 NaN 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0 NaN 99.0
該当のソースコード
x=4;y=6 x2=8;y2=12 np.random.seed(0) df=pd.DataFrame(np.random.randn(y, x),index=np.arange(1,y+1), columns=np.arange(1,x+1)) df2=pd.DataFrame(99.,index=np.arange(1,y2+1),columns=np.arange(1,x2+1)) df2.iloc[1::2,0::2]=df.iloc[0:y,0:x]
試したこと
For loop のコード
for jy in range(1,y+1): for jx in range(1,x+1): ix=(jx-1)*2+1 iy=jy*2 df2[ix][iy]=df[jx][jy]
欲しい結果
1 2 3 4 5 6 7 8
1 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0
2 1.764052 99.0 0.400157 99.0 0.978738 99.0 2.240893 99.0
3 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0
4 1.867558 99.0 -0.977278 99.0 0.950088 99.0 -0.151357 99.0
5 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0
6 -0.103219 99.0 0.410599 99.0 0.144044 99.0 1.454274 99.0
7 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0
8 0.761038 99.0 0.121675 99.0 0.443863 99.0 0.333674 99.0
9 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0
10 1.494079 99.0 -0.205158 99.0 0.313068 99.0 -0.854096 99.0
11 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0 99.000000 99.0
12 -2.552990 99.0 0.653619 99.0 0.864436 99.0 -0.742165 99.0
回答2件
0
自己解決
最後の行を以下のように変更することで、解決できました。
df2.iloc[1::2,0::2]=df.iloc[:,:].values
投稿2018/08/20 05:53
総合スコア9
0
以下の様な感じでしょうか？
python
1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame( [[99.0 for i in range(1,9)] for j in range(1,13)], 4 index=range(1,13), columns=range(1,9)) 5 6print(df) 7 8df.iloc[1::2,0::2] = 1.0 9print(df)
出力結果
1 2 3 4 5 6 7 8 1 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 2 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 3 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 4 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 5 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 6 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 7 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 8 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 9 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 10 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 11 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 12 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 1 2 3 4 5 6 7 8 1 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 2 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 3 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 4 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 5 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 6 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 7 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 8 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 9 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 10 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 11 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 99.0 12 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0 1.0 99.0
投稿2018/08/14 09:59
総合スコア5488
代入するdataframeを、df.iloc[1::2,0::2] のindexとcolumnsに合わせてあげれば良いです。
dfをランダムな値のdataframeにしました。
df.iloc[1::2,0::2] のindexとcolumnsに合わせるとはどういうことですか？
df2.iloc[1::2,0::2]=df.iloc[0:y,0:x] をどう改善すると合いますか？
renameメソッドを利用して変更するということです。
df2.iloc[1::2,0::2]を印字すると表示されるindexとcolumnsをご覧になればわかるかと
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