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!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
87.20%
Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。

受付中

SeriesをDataFrameにしたつもりがなっていない???

Pablito
Pablito

総合スコア71

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。

1回答

0評価

0クリップ

15453閲覧

投稿2019/08/26 07:57

編集2022/01/12 10:55

前提・実現したいこと

アンケートベースのデータを加工しています。
色々な問題にぶつかり右往左往しているのですが、
今回は取り込んだデータのcolumnsをリスト型に変換する際に、
pd.DataFrameを使ってDataFrame型に変換したつもりでした。
そして無事実行でき、ディクショナリ型で作った新しいcolumnsを
リストを使って元のデータにappendしようとしたら
以下のエラーが起きました。

発生している問題・エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-29-1eb9812825e1> in <module> 1 column_names = [] ----> 2 for column_no in list(data['a4'].columns.values): 3 column_names.append(name_map[column_no]) c:\users\kawamura\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name) 5174 or name in self._accessors 5175 ): -> 5176 return object.__getattribute__(self, name) 5177 else: 5178 if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name): AttributeError: 'Series' object has no attribute 'columns'

該当のソースコード

元データ(data)

Python

name_map = { 0: '~', 1: '~~', 2: '~~~', 3: '~~~~', 4: '~~~~~', 5: '~~~~~~', 6: '~~~~~~~', 7: '~~~~~~~~', 8: '~~~~~~~~~', 9: '~~~~~~~~~~', 10: '~~~~~~~~~~', 11: '~~~~~~~~~~~', 12: '~~~~~~~~~~~~', 13: '~~~~~~~~~~~~~', 14: '覚えていない' } data = pd.DataFrame(data) column_names = [] for column_no in list(data['a4'].columns.values): column_names.append(name_map[column_no])

随時質問の内容を分かりやすく更新していきます。
何卒宜しくお願い致します。

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。

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。

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

評価を下げると、トップページの「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。

magichan

2019/08/27 01:32

tiitoiさんとのやり取りを拝見しましたが、残念ながら何をやりたくて、何が問題なのか全く理解できませんでした。(エラーの原因はtiitoiさんが提示した回答の通りかと思います。) 上記の質問に提示しているデータフレームを、どのようなリストに変換したいのでしょうか。理想とする出力結果を提示していただけたらと思います。

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

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
87.20%

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る

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。