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データフレームにおける最大値から特定の値の取得について

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sham0909

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お世話になります。

以下のデータフレームがあった場合、データを5個ずつ分けて、Bの最大値のときのAの値をCに入れ込むコードを考えております。この場合ですと、index1~5のBの最大値は30であり、その時のAの値は0.05なので、同行のCに0.05を入れます。同様の方法でindex6~10の場合にはBが最大値の時のAの値をCに0.15を入れるようにしたいです。

方法が思いつきませんので、ご教示いただきましたら幸いです。

よろしくお願いいたします。

index A B C
1 0.01 10 NaN
2 0.03 20 NaN
3 0.05 30 0.05
4 0.07 20 NaN
5 0.09 10 NaN
6 0.11 100 NaN
7 0.13 200 NaN
8 0.15 300 0.15
9 0.17 200 NaN
10 0.19 100 NaN
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回答 1

checkベストアンサー

+2

5行ごとの処理は df.groupby(df.index//5) にて処理するとよいかと思います。
で、ループを使ってよいのであれば、そのまま groupby() の結果をループでまわして

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {
        'A':[0.01,0.03,0.05,0.07,0.09,0.11,0.13,0.15,0.17,0.19],
        'B':[10,20,30,20,10,100,200,300,200,100]
    }
)

for _,d in df.groupby(df.index//5):
    id = d.B.idxmax()
    df.loc[id,'C'] = df.loc[id,'A']

print(df)
#      A    B     C
#0  0.01   10   NaN
#1  0.03   20   NaN
#2  0.05   30  0.05
#3  0.07   20   NaN
#4  0.09   10   NaN
#5  0.11  100   NaN
#6  0.13  200   NaN
#7  0.15  300  0.15
#8  0.17  200   NaN
#9  0.19  100   NaN

となります。

宗教上の理由でループを使いたくないのであれば

mask = df.groupby(df.index//5).apply(lambda d:d.B.idxmax())
df.loc[mask,'C'] = df.loc[mask,'A']

ですかね。

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  • 2018/11/16 13:51

    思い通りの結果になりました!
    ありがとうございました。

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