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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。

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データフレームの出力の並びを変えたいです.

godagoda

総合スコア14

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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投稿2019/06/30 16:16

以下に以前教えていただいたプログラムを示します.
説明はこのURLの通りです.(https://teratail.com/questions/188617)

このとき,最後の結果が
5
6
7
10
11
12
と,いう順番に出力されていますが,これを,
5 10
6 11
7 12
と,いう順番で出力したいです.
どのようにプログラムを変えたらよいでしょうか.

python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 51,100,0.145 62,110,0.146 73,120,0.147 84,130,0.148 95,140,0.149 106,150,0.150 117,145,0.150 128,140,0.149 139,130,0.150 1410,120,0.151 1511,150,0.160 1612,140,0.159 1713,130,0.160 1814,120,0.161 19""" 20 21df = pd.read_csv(io.StringIO(data), header=None) 22 23target = ((df.iloc[:, 2] == 0.15) | (df.iloc[:, 2] == 0.16)) 24result = df[target | target.shift(1) | target.shift(2)] 25 26target_idx = [] 27count = 0 28for idx,row in df.iterrows(): 29 # 範囲外で、条件に合致しない場合はなにもしない 30 if (count == 0) and (row[2] != 0.15) and (row[2] != 0.16): 31 continue 32 # 範囲内の場合はリストに追加 33 elif count < 3: 34 target_idx.append(idx) 35 count = (count + 1) if (count < 3) else 0 36 37target = df.loc[target_idx] 38# 0 1 2 39#5 6 150 0.150 40#6 7 145 0.150 41#7 8 140 0.149 42#10 11 150 0.160 43#11 12 140 0.159 44#12 13 130 0.160

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回答1

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ベストアンサー

現状のコードを改造するとすると、こんな感じでしょうか。

変更点はこれまでは

  • 「対象となる行を target_idx に追加して最後にDataFrameから抜き出す」

としていた部分を

  • 「対象となるブロック(3行)を datget_dfs に追加して、最後に横結合する」

と変更しております。

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 51,100,0.145 62,110,0.146 73,120,0.147 84,130,0.148 95,140,0.149 106,150,0.150 117,145,0.150 128,140,0.149 139,130,0.150 1410,120,0.151 1511,150,0.160 1612,140,0.159 1713,130,0.160 1814,120,0.161 19""" 20 21df = pd.read_csv(io.StringIO(data), header=None) 22 23target_dfs = [] 24count = 0 25for idx,row in df.iterrows(): 26 # 範囲外で、条件に合致しない場合はなにもしない 27 if (count == 0) and (row[2] != 0.15) and (row[2] != 0.16): 28 continue 29 # 範囲内の場合はリストに追加 30 elif count == 0: 31 p = df.index.get_loc(idx) 32 target_dfs.append(df.iloc[p:p+3].reset_index(drop=True)) 33 count = (count + 1) if (count < 3) else 0 34 35target = pd.concat(target_dfs, axis=1) 36print(target) 37# 0 1 2 0 1 2 38#0 6 150 0.150 11 150 0.160 39#1 7 145 0.150 12 140 0.159 40#2 8 140 0.149 13 130 0.160

投稿2019/06/30 23:50

magichan

総合スコア15898

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godagoda

2019/07/04 13:55

ありがとうございます.成功しました.
godagoda

2019/07/04 18:15

もう少し発展させたい思っております.新しく質問しましたので回答していただけると幸いです.
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