質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

88.80%

python dateframe操作

解決済

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 137
退会済みユーザー

退会済みユーザー

df02を列毎に見ていった場合、
n0の前列にn0と反対の数を(0なら1なら0を)入れたいです。
n1の場合も、同様にして、
最終的に、32列を64列にしたいです。
試しに、nの列(n0 ~ n9)まででやってみたいと思い、他のデータフレームにダミー変数を追加していくという手法(mergeして)でやろうとしたところ、上手くいってくれないです。
どなたか、教えて頂けると幸いです。
よろしくお願いします。

イメージ説明

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

checkベストアンサー

0

今ひとつ仕様が理解できていないのですが、01 で構成されたDataFrameの01
入れ替えたいのであれば

(~df.astype('bool')).astype('int')


で良いかと思います。
あとは上記の結果と元の DataFrameとを merge() して Index毎に並べ替える(sort_index())と良いのでは
ないでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,0,0,0],[1,1,0,0],[1,0,1,0]], columns=['n0','n1','n2','n3'])
print(df)
#   n0  n1  n2  n3
#0   1   0   0   0
#1   1   1   0   0
#2   1   0   1   0

ret = pd.concat((df, (~df.astype('bool')).astype('int'))).sort_index()
print(ret)
#   n0  n1  n2  n3
#0   1   0   0   0
#0   0   1   1   1
#1   1   1   0   0
#1   0   0   1   1
#2   1   0   1   0
#2   0   1   0   1

【追記】

各行の間ではなく列の間ということで、修正しました。
Column名は同じ名前があると扱いが面倒なので、add_suffix()にてサフィックスを追加して、
ソートした際に意図した通りに並ぶようにしてあります。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,0,0,0],[1,1,0,0],[1,0,1,0]], columns=['n0','n1','n2','n3'])
print(df)
#   n0  n1  n2  n3
#0   1   0   0   0
#1   1   1   0   0
#2   1   0   1   0

ret = pd.concat(((~df.astype('bool')).astype('int').add_suffix('_0'), df.add_suffix('_1')), axis=1)
ret = ret.reindex(ret.columns.sort_values(), axis=1)
#   n0_0  n0_1  n1_0  n1_1  n2_0  n2_1  n3_0  n3_1
#0     0     1     1     0     1     0     1     0
#1     0     1     0     1     1     0     1     0
#2     0     1     1     0     0     1     1     0

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/06/03 15:04

    解答して頂き、ありがとうございました。
    すいませんでした。
    行と列を間違えて記述してしまいました。
    なので、
    df_new = (~df.astype('bool')).astype('int')
    df
    としたとき、df_newとdfを交互にmergeしていきたいと考えています。
    df_newの0列目を全体の0列目に、dfの0列目を全体の1列目に
    df_newの1列目を全体の2列目に、dfの1列目を全体の3列目に...
    といった具合に、64列欲しいです。
    長々とすいません。

    キャンセル

  • 2019/06/03 15:40

    回答に追記しました。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 88.80%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る