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SQLite

SQLiteはリレーショナルデータベース管理システムの1つで、サーバーではなくライブラリとして使用されている。

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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SQLite

SQLiteはリレーショナルデータベース管理システムの1つで、サーバーではなくライブラリとして使用されている。

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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2018/09/11 13:22

下記の様なdfでtime列の時刻をまとめるにはどうすればいいですか。。

例えば2018-1-1の1:00と2018-2-1の1:00をまとめる。どうように、3日、4日、、

色々検索しましたがわからなかったので質問させていただきます。

time temperature pre day date

0 01:00:00 1.5 0 0 2018-01-01
1 02:00:00 1 0 0 2018-01-01
2 03:00:00 1.2 0 0 2018-01-01
3 04:00:00 0.6 0 0 2018-01-01
4 05:00:00 1.9 0 0 2018-01-01
5 06:00:00 1.6 0 0 2018-01-01
6 07:00:00 1.5 0 0 2018-01-01
7 08:00:00 2.7 0 0.5 2018-01-01
8 09:00:00 5.5 0 1 2018-01-01
9 10:00:00 8.1 0 1 2018-01-01
10 11:00:00 10.8 0 1 2018-01-01
11 12:00:00 12.2 0 1 2018-01-01
12 13:00:00 12.3 0 1 2018-01-01

... ... ... ... ... ...

1407 16:00:00 12.4 0 0.2 2018-02-28
1408 17:00:00 11.7 0 0 2018-02-28
1409 18:00:00 11 0 0 2018-02-28
1410 19:00:00 10.5 0 0 2018-02-28
1411 20:00:00 9.9 0 0 2018-02-28
1412 21:00:00 9.9 0 0 2018-02-28
1413 22:00:00 9.9 0 0 2018-02-28
1414 23:00:00 7.8 1 0 2018-02-28
1415 00:00:00 7.9 0 0 2018-03-01

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magichan

2018/09/11 15:26

『まとめる』をもう少し具体的に書いて下さい。単に並べ替えをしたいのでしょうか?それとも時間ごとでDataframeを分割したいのでしょうか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/09/12 01:13

時間ごとでdfをまとめたいです。。難しいです。。
guest

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ベストアンサー

DataFrame.groupby()をお使いください。
サンプルコードを書きましたので、参考にしてください

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3import datetime 4 5# データを適当に生成 6# : datetime列を 2018/1/1 0:00 を起点に、1時間毎で100件生成 7# : temperture列は乱数で100件生成 8N = 100 9df = pd.DataFrame( 10 { 11 'datetime' : pd.date_range('2018/1/1 0:00', freq='1H', periods=N), 12 'temperture' : np.random.randint(0,25,N) 13 } 14) 15# datetime列より 'date'列と'time'列を生成 16df['date'] = df.datetime.dt.date 17df['time'] = df.datetime.dt.time 18 19 20# 各時間毎DataFrameを'time'列の値でグループ化 21grouped_df = df.groupby('time') 22 23 24# 'time'列でグループ化したDataFrameをLoopで処理する 25for tm, d in grouped_df: 26 print("### {} DataFrame ###".format(tm)) 27 print(d) 28 29print("-------------------------------", end='\n\n') 30 31 32# 特定の時間のDataFrameを取得する 33print("### DataFrame at 10 o'clock ###") 34df_at_10 = grouped_df.get_group(datetime.time(10,0)) 35print(df_at_10) 36 37print("-------------------------------", end='\n\n') 38 39 40# 時間毎のtempertureの平均を求める 41print(grouped_df['temperture'].mean())

投稿2018/09/12 01:40

magichan

総合スコア15898

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/09/12 01:41

ありがとうございます。やってみます!
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/09/12 02:01

# 特定の時間のDataFrameを取得する を行うと以下の様なエラーが出るのですが (descriptor 'time' requires a 'datetime.datetime' object but received a 'int') これは'datetime.datetimeオブジェクトがインポートされてないということですかね。。
magichan

2018/09/12 02:18

ん??? もしかしてなのですが、 from datetime import datetime などとしている箇所がありますか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/09/12 04:37

そのような箇所GAありました(汗 修正したらうまくいきました! ありがとうございます! すごいPythonお詳しいですね!データサイエンティストですか?
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