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pandas.DataFrameの条件に応じたコラム名の変更

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nouken

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50×100のpandas.DataFrameがあるとします。各行に対して、dictのkeyをその行に現れる1のコラム名と置き換えていくという処理を行いたいのです。

for i in range(50):
   info={}
   (なおinfoは各行に固有のdictであり、取得過程は省きますが、取得したものとします)
   for key in info.keys():
         この行の要素のうち1である要素のコラム名をkeyで置き換えます。
         なお、1番目のkeyは最初に現れた1のコラム名に対応し、
         2番目のkeyは左から2番目に現れる1のコラム名に対応します。
     この処理をすべてのkeyについて行います。
         各行について、keyの数と、現れる1の数は一致しています。

自分で書いたループ内の処理は以下です。

    for identifier in info.keys():
        count=0
        for j in range(100-count):
            if df.loc[i, j+count]==1:
                df.rename(columns={df.columns[j]:identifier}, inplace=True)
                count+=1
                continue

以下、例を示します。
<前>

1 2 3 4 5
0 1 0 1 0
1 0 0 1 0
0 0 1 0 0
0 1 0 0 1

(ここで、各行に対してdictが与えられており、

dict(row1)={key1:..., keys2:...}
dict(row2)={key3:..., key2:...}
dict(row3)={key4:...}
dict(row4)={key1:..., key5:...}


なお、valueは関係しないので省略しています。

ある行が持つdictのkeyの数は、その行の1の数と一致しており、現れる順序も一致しています。

一旦コラム名の書き換えが起これば、それ以上は書き換えをする必要がありません。書き換えてもいいですが、同じコラム名に対応するdictのkeyは同じなので意味がありません。

<後>

key3 key1 key4 key2 key5
0 1 0 1 0
1 0 0 1 0
0 0 1 0 0
0 1 0 0 1
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  • nouken

    2018/10/23 11:26 編集

    dictのそのような特徴把握しておりませんでしたので、手元でデータの確認し次第数時間内に再び連絡させていただきます。よろしくお願いします。

    キャンセル

  • nouken

    2018/10/23 13:13

    (1)keyは実際には整数で番号の小さいほうから利用するのでokですが、手元の環境だとforループで回して出てくる順番でokです。(2)現在は行ごとにループを回しており、ループ内である関数によりdictを取得していますが、事前に取得しリストにいれることは可能ではあります。よろしくお願いいたします。

    キャンセル

  • nouken

    2018/10/23 13:18

    手元の環境ではdictの順序保持されているようです。

    キャンセル

回答 1

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+1

今回の場合 dictの keyは特に用途が無い(keyの値に依存する箇所がない)為、

d = [['a','b'],
     ['c','b'],
     ['d'],
     ['a', 'e']]

のように単にColumn名をList形式にした方が扱いやすい気がします。
ですので、まずは dict形式を適当な方法にてListに変換しておきます。

name_dict = [{'keys1':'a','keys2':'b'},
             {'keys3':'c','keys2':'b'},
             {'keys4':'d'},
             {'keys1':'a','keys5':'e'}]

# リスト化(一応 key名でソートしておく)
name_list = [[v for k,v in sorted(l.items())] for l in name_dict]
> [['a', 'b'], ['b', 'c'], ['d'], ['a', 'e']]

あとは DataFrame.iterrows() にて行毎にループ処理を行い

for idx, row in df.iterrows():
    # Column名の変換テーブルを生成
    conv = pd.Series(name_list[idx], index=df.columns[row==1])
    # Column名の変換
    df = df.rename(conv, axis=1)

のように行毎にColumn名を変換する

または、ループ処理では単に

# Column名の変換テーブルを生成(とりあえずデータは全てNaN)
conv = pd.Series(np.nan, index=df.columns)
for idx, row in df.iterrows():
    # 変換テーブルの更新
    conv.update(pd.Series(name_list[idx], index=df.columns[row==1]))

Python
のように変換テーブルの更新のみを行い、ループの外でまとめて

# Column名の変換
df = df.rename(conv.dropna(), axis=1)

とするという方法もあります。

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  • 2018/10/23 14:34

    大変参考になりました。ありがとうございました!

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