Q&A
ID DATE AGE A 20160101 20 A 20160102 40 A 20161021 30 ・ ・ ・ B 20161023 32 B 20160403 22 B 20160503 14 ・ ・ ・
という風にデータフレームの内容がなっています。
F = pd.read_csv(”test.csv”)
とコードを書いて読み込みました。
このデータフレームをDATEの若いもの順に並び替え、IDごとに二つのリストを作り、そのAGEをそれぞれ該当する方のリストに入れたいです。
上記の例なら、
A=[] B=[] F = pd.read_csv("test.csv") #期待する処理が来る
と書いて実行すると
A=[20,40,・・・・・] B=[14,43,・・・・・]
のように２つのリストができるようにしたいです。
どのようにコードを書けば目的のことができますか？
pandasのquery メソッドを使うことを考えましたが、冗長になるなと思い、もっとスッキリしたやり方を探しています・・・。
回答2件
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ベストアンサー
普通に
Python
1A = df.loc[df.ID=='A','AGE'].values.tolist() 2B = df.loc[df.ID=='B','AGE'].values.tolist()
じゃ駄目なの？
ndarrayで問題なければ
tolist()は不要
スミマセン『DATEの若いもの順に並び替え』の条件わすれてました。
であれば
Python
1 2A = df.sort_values('DATE').loc[df.ID=='A','AGE'].values.tolist()
ですね
投稿2018/09/05 23:18
編集2018/09/05 23:25
総合スコア15898
0
python
1tmp = df.groupby("ID")["AGE"].apply(list) 2A = tmp["A"] 3B = tmp["B"]
投稿2018/09/05 08:26
総合スコア30933
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2018/09/06 02:28