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データバインディング

データソースと、アプリケーションやウェブページ(ウェブアプリケーション)のユーザインタフェースを静的または動的に結合する技術です。

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。

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

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288閲覧

pandas でネットワーク解析のための組み合わせを展開したい

退会済みユーザー

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データソースと、アプリケーションやウェブページ(ウェブアプリケーション)のユーザインタフェースを静的または動的に結合する技術です。

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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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

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投稿2019/09/23 07:37

以下のようなデータフレームがあります。

idname
1a
1b
1c
2d
2e

これをグラフ解析のために以下のようなデータフレームに変換したいです。

idname1name2
1ab
1ac
1bc
2de

よろしくおねがいいたします。

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回答2

0

DataFrame.groupby()にてitertools.combinations を適用するとこんな感じで1行で書くどともできます。

Python

1import pandas as pd 2from itertools import combinations 3df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2],'name':['a','b','c','d','e']}) 4 5r = df.groupby('id')['name'].apply(lambda d: pd.DataFrame(combinations(d,2))).reset_index(1, drop=True).add_prefix('name') 6# name0 name1 7#id 8#1 a b 9#1 a c 10#1 b c 11#2 d e

投稿2019/09/23 23:37

magichan

総合スコア15898

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0

ベストアンサー

地道にループでidごとにcombinationsをとればとりあえずできます。

Python

1import pandas as pd 2from itertools import combinations 3 4df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2],'name':['a','b','c','d','e']}) 5 6dfr = pd.DataFrame(columns=['id','name1','name2']) 7for id, g in df.groupby('id'): 8 for c in combinations(g['name'], 2): 9 dfr = dfr.append( pd.Series([id, c[0], c[1]], index=dfr.columns), ignore_index=True) 10print(dfr) 11""" 12 id name1 name2 130 1 a b 141 1 a c 152 1 b c 163 2 d e 17"""

投稿2019/09/23 08:50

can110

総合スコア38341

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/09/24 05:44

時間がかかりそうですが、確かにできそうですね。 ありがとうございます。
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