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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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二つのDataframeを行ごとに交互に新しいDataframeに格納

YusukeMiyake

総合スコア17

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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投稿2019/06/03 12:12

pythonのpandasを最近使い始めたのですが、Dataframeの概念があまり理解できておらずpandasの良さを生かし切れていない状況です。

今回の質問は、列が同じの二つのDataframeがあって、それらを各行ごとに交互に新しいDataframeに格納したいのですが、このような場合に合理的な(計算速度の速い)方法はどのようなものかご意見いただけると幸いです。

試した方法は
iloc[i,:]で行ごとにseriesを抽出してappendでDataframeに追加 
です。

以下は、プログラムの大まかな構造です。dataframe1とdataframe2からdataframeを作っています。

dataframe = pd.DataFrame() for rows in range(100000): dataframe = dataframe.append(dataframe1[i].iloc[rows,:], ignore_index=True) datafrane = dataframe.append(dataframe2[i].iloc[rows,:], ignore_index=True)

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偶数と奇数の連番を打ってマージし、この連番でソートするのはどうでしょうか。

Python

1import pandas as pd 2 3# テストデータ生成 4N = 100000 5evn = list(range(0,N*2,2)) 6odd = list(range(1,N*2,2)) 7df1 = pd.DataFrame({'val':list(range(0,N*2,2))}) 8df2 = pd.DataFrame({'val':list(range(1,N*2,2))}) 9 10print('交互にマージ') 11df1['i'] = list(range(0,len(df1.index)*2,2)) # 偶数 12df2['i'] = list(range(1,len(df2.index)*2,2)) # 奇数 13df = pd.concat([df1, df2]) 14df = df.sort_values('i').reset_index(drop=True).drop('i',axis=1) 15print(df)

投稿2019/06/03 12:55

can110

総合スコア38233

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YusukeMiyake

2019/06/03 14:02

can110さん for文回すよりよっぽど早く処理できました! ありがとうございます!
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