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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。

Q&A

1回答

463閲覧

インデックスごとにデータを集計したい

k0908

総合スコア102

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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投稿2018/08/13 10:42

インデックスごとにデータを集計したいです。

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('data.csv', sep='\s|,', engine='python') df =df.pivot_table(index=['DATE','NAME'])

とコードを書いて実行すると、

A B C DATE   NAME 2017-01-01 Tom 40 56 75 John 60 70 86 Juddy 44 90 60 2017-01-02 Tom 30 60 70 John 20 50 80 Juddy 40 40 50 ・ ・ ・

のようなDataFrameが得られました。
NAMEでフィルターをかけ、A・B・Cの値を取得したいです。
例えば、 Tomなら

[ 40 56 75 30 60 70 ・ ・ ・ ]

のようにA・B・Cの値をリストに格納したいです。

df['Tom'].values.tolist()

とコードを書いて実行すると、
KeyError: 'Tom' とエラーが出ました。どのように集計できますか?

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hayataka2049

2018/08/13 15:10

その形式のリストにしてしまうと後からABCが区別できなくて困りませんか
k0908

2018/08/13 15:22

ABCを区別したいとは思っていないので、それは大丈夫です
guest

回答1

0

順番が問題にならないようであれば

Python

1res = df.xs('Tom', level=1).unstack().values

でどうでしょうか?

投稿2018/08/13 16:04

magichan

総合スコア15898

バッドをするには、ログインかつ

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k0908

2018/08/14 01:17

ありがとうございます。ちなみに、日時が古い順に、A→B→C→A→B→C・・・の順にリストに入れるにはどうコードが書けますか?
magichan

2018/08/15 14:07

res = df.xs('Tom', level=1).values.reshape(-1) ではどうでしょうか
guest

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