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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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Python, Groupbyの使い方について

Onimai

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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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投稿2022/11/24 10:12

Pythonのデータ処理に関する質問です。

以下のようなデータセットをGroupbyで列を追加したいのですが、うまくいきません。
user_idとstatusのkeyが二つあるためうまくいかないのか、そもそもg.aggやg.sizeの範疇ではないのかわからなくなりました。

【元データ】
user_id, status, category, category_count
001, A, Cat1, 1
001, A, Cat2, 2
001, B, Cat3, 3
002, A, Cat1, 4
002, A, Cat2, 5

【変更したい形式】
user_id, status, Cat1_category_count, Cat2_category_count, Cat3_category_count
001, A, 1, 2, 0
001, B, 0, 0, 3
002, A, 4, 5, 0

どなたかよろしくお願いします。

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melianさん

的確で情報が詰まったご回答をいただきありがとうございました。
無事ワークしました。

投稿2022/11/25 01:17

Onimai

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ベストアンサー

python

1import pandas as pd 2import io 3 4csv_data = ''' 5user_id,status,category,category_count 6001,A,Cat1,1 7001,A,Cat2,2 8001,B,Cat3,3 9002,A,Cat1,4 10002,A,Cat2,5 11''' 12df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data)) 13 14# 15dfx = df.pivot_table(index=['user_id', 'status'], columns='category', values='category_count')\ 16 .fillna(0, downcast='infer')\ 17 .rename_axis(columns=None)\ 18 .add_suffix('_category_count')\ 19 .reset_index() 20dfx['user_id'] = dfx['user_id'].map('{:03d}'.format) 21 22print(dfx) 23 24# 25# user_id status Cat1_category_count Cat2_category_count Cat3_category_count 26# 0 001 A 1 2 0 27# 1 001 B 0 0 3 28# 2 002 A 4 5 0

投稿2022/11/24 10:49

編集2022/11/24 10:54
melian

総合スコア19438

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Onimai

2022/11/25 01:18

melianさん 的確で情報が詰まったご回答をいただきありがとうございました。 無事ワークしました。
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