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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DataFrameの特定の列の値の重複数を入れた新たな列を作成する方法

trafalbad

総合スコア303

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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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投稿2018/08/17 01:00

編集2018/08/18 14:55

質問の変更申し訳ありません。

psndasで以下のようにpandasのdataFrame(df)があります。

python

1# df 2 x y 3# 0 AA 100 4# 1 AA 200 5# 2 AA 200 6# 3 BB 100 7# 4 BB 200 8# 5 CC 300

そして以下のように重複数を求めました。

python

1a = dict() 2def b(i): 3 if a.has_key(i): 4 a[i] += 1 5 else: 6 a[i] = 1 7df["x"].apply(lambda x:b(x)) 8 9#In : a 10#Out: {'AA': 3, 'BB': 2, 'CC':1}

そこからdfの列xの該当する値に重複数を入れた新たな列(z)の行列(dff)を作りたいのですが、何かいい方法はないでしょうか?
ご教授お願いします。

python

1# dff 2 x y z 3# 0 AA 100 3 4# 1 AA 200 3 5# 2 AA 200 3 6# 3 BB 100 2 7# 4 BB 200 2 8# 5 CC 300 1

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ベストアンサー

重複数のカウントは groupby().transform('count')にて簡単に行うことができます。

Python

1import pandas as pd 2df = pd.DataFrame({ 3 'x':['AA','AA','AA','BB','BB','CC'], 4 'y':[100,200,200,100,200,300]}) 5 6df['z'] = df.groupby('x').transform('count') 7print(df) 8# x y z 9#0 AA 100 3 10#1 AA 200 3 11#2 AA 200 3 12#3 BB 100 2 13#4 BB 200 2 14#5 CC 300 1

投稿2018/08/21 15:29

magichan

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