Pandasを使って1列にまとめる方法

Question

前提・実現したいこと

図のようなcsvをraceごとに一行にまとめたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-155-4477f94c1bea> in <module>
     35             Target_horse=pd.concat([Target_horse,Horse_Data],axis=0,sort=False)
     36             print(str(count)+"回目")
---> 37     Enemy_horses=pd.concat([Enemy_horses,Pre_Enemy_horses])
     38     Pre_Enemy_horses=pd.DataFrame()
     39 Enemy_horses=Enemy_horses.reset_index(drop=True)#ライバル馬の情報をまとめる

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy
allData = pd.read_csv('ランダム.csv',engine='python')
allData
Y1 = allData['着順(y)']#正解となるデータを入れる
X_sample = allData.drop(['着順(y)'], axis=1)#サンプルデータが入っている
i=0#for文用
k=0
XPA=0#PA用のfor文変数
count=0#何行目のデータなのか
Horse_Data=pd.DataFrame()
Target_horse=pd.DataFrame()
Pre_Enemy_horses=pd.DataFrame()
Enemy_horses=pd.DataFrame()
Gate_1=0#1枠の馬がいる場所
Now_race=1#現在のレース番号
PA=4#現在のレース番号の終点
XA=pd.DataFrame()#収納する場所
for count in range(len(X_sample)):
    if allData.at[count,'race']!=Now_race:
        Now_race+=1#調べるレースの対象を変更する
        Gate_1=count#1枠の馬がいる場所を変える
        print(Gate_1)
        for XPA in range(Gate_1,20):
            if allData.at[XPA,'race']==Now_race+1:
                PA=XPA
                break
    for i in range(Gate_1,PA+1):
        if allData.at[count,'race']!=Now_race:
            print("x"+str(Gate_1))
            break
        Horse_Data=X_sample.loc[[i]]
        Horse_Data=Horse_Data.drop(['race'],axis=1)
        Horse_Data=Horse_Data.reset_index(drop=True)
        if i!=count: 
            Pre_Enemy_horses=pd.concat([Pre_Enemy_horses,Horse_Data],axis=1,sort=False)
            Pre_Enemy_horses=Pre_Enemy_horses.reset_index(drop=True)
        else :
            Target_horse=pd.concat([Target_horse,Horse_Data],axis=0,sort=False)
            print(str(count)+"回目")
    Enemy_horses=pd.concat([Enemy_horses,Pre_Enemy_horses])
    Pre_Enemy_horses=pd.DataFrame()
Enemy_horses=Enemy_horses.reset_index(drop=True)#ライバル馬の情報をまとめる
Target_horse=Target_horse.reset_index(drop=True)#予想対象の馬の情報をまとめる
XA=pd.concat([Target_horse,Enemy_horses],axis=1)#合体させる

CSV

race,馬番,能力1,能力2,着順(y)
1,1,0.112115797,0.980271793,0.5
1,2,0.10156389,0.15123039,0.25
1,3,0.141461107,0.889222429,0.75
1,4,0.364152658,0.504141353,1
2,1,0.232178085,0.811654683,0.25
2,2,0.490554328,0.271948642,0.75
2,3,0.912273302,0.545971675,1
2,4,0.306427195,0.219543843,0.5
3,1,0.84874005,0.225376628,0.75
3,2,0.980524014,0.518634533,1
3,3,0.793379468,0.707376409,0.5
3,4,0.337912623,0.340699924,0.25
4,1,0.865030143,0.54997774,1
4,2,0.743468075,0.717770634,0.75
4,3,0.175989149,0.219996247,0.5
4,4,0.032296776,0.140063011,0.25
5,1,0.108151134,0.01417521,0.25
5,2,0.812937171,0.969057406,0.75
5,3,0.869512736,0.196469624,1
5,4,0.380255494,0.544955296,0.5
6,1,0.265640962,0.367447423,0.25
6,2,0.606604272,0.149497873,0.5
6,3,0.748067103,0.704372874,0.75
6,4,0.896956794,0.22287917,1

追記

len(X_sample)の所が17以下だとエラーは起きませんが、18以上だとエラーが起きます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[tiitoi]

画像だとコピペできないので、データはソースコード同様、テキスト形式で質問欄に貼り付けてください。

[rogita]

分かりました。

Answer 1

df.groupby('race').apply(lambda d: d[['馬番','能力1','能力2','着順(y)']].stack().reset_index(level=0, drop=True))
でどうでしょうか。

import pandas as pd
import io

data = """
race,馬番,能力1,能力2,着順(y)
1,1,0.112115797,0.980271793,0.5
1,2,0.10156389,0.15123039,0.25
1,3,0.141461107,0.889222429,0.75
1,4,0.364152658,0.504141353,1
2,1,0.232178085,0.811654683,0.25
2,2,0.490554328,0.271948642,0.75
2,3,0.912273302,0.545971675,1
2,4,0.306427195,0.219543843,0.5
3,1,0.84874005,0.225376628,0.75
3,2,0.980524014,0.518634533,1
3,3,0.793379468,0.707376409,0.5
3,4,0.337912623,0.340699924,0.25
4,1,0.865030143,0.54997774,1
4,2,0.743468075,0.717770634,0.75
4,3,0.175989149,0.219996247,0.5
4,4,0.032296776,0.140063011,0.25
5,1,0.108151134,0.01417521,0.25
5,2,0.812937171,0.969057406,0.75
5,3,0.869512736,0.196469624,1
5,4,0.380255494,0.544955296,0.5
6,1,0.265640962,0.367447423,0.25
6,2,0.606604272,0.149497873,0.5
6,3,0.748067103,0.704372874,0.75
6,4,0.896956794,0.22287917,1
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
ret = df.groupby('race').apply(lambda d: d[['馬番','能力1','能力2','着順(y)']].stack().reset_index(level=0, drop=True))
#       馬番       能力1       能力2  着順(y)   馬番  ...  着順(y)   馬番       能力1       能力2  着順(y)
#race                                       ...
#1     1.0  0.112116  0.980272   0.50  2.0  ...   0.75  4.0  0.364153  0.504141   1.00
#2     1.0  0.232178  0.811655   0.25  2.0  ...   1.00  4.0  0.306427  0.219544   0.50
#3     1.0  0.848740  0.225377   0.75  2.0  ...   0.50  4.0  0.337913  0.340700   0.25
#4     1.0  0.865030  0.549978   1.00  2.0  ...   0.50  4.0  0.032297  0.140063   0.25
#5     1.0  0.108151  0.014175   0.25  2.0  ...   1.00  4.0  0.380255  0.544955   0.50
#6     1.0  0.265641  0.367447   0.25  2.0  ...   0.75  4.0  0.896957  0.222879   1.00

Comments

[magichan]

データが追加されたようですので、サンプルを追加しました

[rogita]

ありがとうございます。
所でこれでできた配列はいったいどのような型になっているのでしょうか。
取り出す際はいったいどうすればよろしいのでしょうか。

[rogita]

raceを行数にして、その他を列名にするにはどうすればよろしいのでしょうか。

[magichan]

> いったいどのような型
raceがindex に設定された DataFrame型です。

[magichan]

> raceを行数にして、その他を列名にするには
スミマセン。意味が汲み取れません。もう少し具体的に（こんな形式でデータを得たいなど）を記述していただけますでしょうか

[rogita]

分かりました。

[rogita]

答えていただきありがとうございました。

[rogita]

馬番,能力1,能力2,馬番,能力1,能力2
1,30,40,2,44,33
1,50,40,2,34,23
こんな形です。

[magichan]

直接 行と列の番号をilocで指定して取得するのはダメですか？
例えば、0,1行目（1レース2レース）の 0,1,2,4,5,6 列目を指定して
ret.iloc[[0,1], [0,1,2,4,5,6]]
みたいに。

[rogita]

分かりました。ありがとうございました。