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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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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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

sham0909

総合スコア27

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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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2018/11/16 00:47

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。

indexABC
10.0110NaN
20.0320NaN
30.05300.05
40.0720NaN
50.0910NaN
60.11100NaN
70.13200NaN
80.153000.15
90.17200NaN
100.19100NaN

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回答1

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ベストアンサー

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

Python

1import pandas as pd 2df = pd.DataFrame( 3 { 4 'A':[0.01,0.03,0.05,0.07,0.09,0.11,0.13,0.15,0.17,0.19], 5 'B':[10,20,30,20,10,100,200,300,200,100] 6 } 7) 8 9for _,d in df.groupby(df.index//5): 10 id = d.B.idxmax() 11 df.loc[id,'C'] = df.loc[id,'A'] 12 13print(df) 14# A B C 15#0 0.01 10 NaN 16#1 0.03 20 NaN 17#2 0.05 30 0.05 18#3 0.07 20 NaN 19#4 0.09 10 NaN 20#5 0.11 100 NaN 21#6 0.13 200 NaN 22#7 0.15 300 0.15 23#8 0.17 200 NaN 24#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

Python

1mask = df.groupby(df.index//5).apply(lambda d:d.B.idxmax()) 2df.loc[mask,'C'] = df.loc[mask,'A']

ですかね。

投稿2018/11/16 01:39

magichan

総合スコア15898

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sham0909

2018/11/16 04:51

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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