Q&A
残念ながら、やりたい事がサッパリ理解できません。とりあえず5x5程度のデータでよいので適当な擬似データにて変更前と変更後の具体例を示して説明してください。
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。
python
1for i in range(50): 2 info={} 3 (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) 4 for key in info.keys(): 5 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。 6 なお、1番目のkeyは最初に現れた1のコラム名に対応し、 7 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。 8 この処理をすべてのkeyについて行います。 9 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。
python
1 for identifier in info.keys(): 2 count=0 3 for j in range(100-count): 4 if df.loc[i, j+count]==1: 5 df.rename(columns={df.columns[j]:identifier}, inplace=True) 6 count+=1 7 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、
python
1dict(row1)={key1:..., keys2:...} 2dict(row2)={key3:..., key2:...} 3dict(row3)={key4:...} 4dict(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
失礼しました。具体例を示しましたので、何卒よろしくおねがいします。
編集ありがとうございます。 数点質問があります。 (1)py3.6以前ではdictの順番は保持されないのですが、単にkeyの番号の小さい順番に左側から使用するという仕様でよろしいですか？ (2)行毎のdictデータは dic = [{'key1':'xx','kay2':'yy'}, {'key1':'zz'}, …] のようにリストに入っているという理解でよろしいですか？
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。
(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。
手元の環境ではdictの順序保持されているようです。
回答1件
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ベストアンサー
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、
Python
1d = [['a','b'], 2 ['c','b'], 3 ['d'], 4 ['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。
python
1name_dict = [{'keys1':'a','keys2':'b'}, 2 {'keys3':'c','keys2':'b'}, 3 {'keys4':'d'}, 4 {'keys1':'a','keys5':'e'}] 5 6# リスト化（一応 key名でソートしておく） 7name_list = [[v for k,v in sorted(l.items())] for l in name_dict] 8> [['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
Python
1for idx, row in df.iterrows(): 2 # Column名の変換テーブルを生成 3 conv = pd.Series(name_list[idx], index=df.columns[row==1]) 4 # Column名の変換 5 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
Python
1# Column名の変換テーブルを生成（とりあえずデータは全てNaN） 2conv = pd.Series(np.nan, index=df.columns) 3for idx, row in df.iterrows(): 4 # 変換テーブルの更新 5 conv.update(pd.Series(name_list[idx], index=df.columns[row==1])) 6```Python 7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 8 9```Python 10# Column名の変換 11df = df.rename(conv.dropna(), axis=1)
とするという方法もあります。
投稿2018/10/23 04:43
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