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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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python データフレーム内に特定のデータが存在するか確認できない

TheBullchannel

総合スコア33

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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2019/09/26 15:52

読み込んだcsv内に特定の日付の時のデータが存在するか確認するために、
print('2018-10-1' in code.values)
のように書いて実行したものの、結果はすべてFalseとなってしまいます。
日付を[]で囲ってみたり、したのですがうまくいきません。
どこに問題があるのでしょうか。よろしくお願いします。

python

1import pandas as pd 2import datetime as dt 3 4df = pd.read_csv("/python/stock/code.csv", encoding="shift_jis") 5 6for i in df["コード"]: 7 print(i) 8 code = pd.read_csv("/python/stock/stockdata/{}.csv".format(i), encoding="shift_jis", parse_dates=['日付'], index_col='日付') 9 10 print('2018-10-1' in code)

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'日付'データをIndex に設定している(なおかつDatetime型として読み込んでいる)のであれば、

Python

1'2006/6/3' in df.index

のような記述で良いかと思います。

一応サンプル

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 5日付,値 62006/5/31,194000 72006/6/1,134000 82006/6/2,114000 92006/6/5,114000 102006/6/6,96000 112006/6/7,87000 12""" 13 14# データの読み込み(日付列をDatetimeIndexとして読み込む) 15df = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['日付'], index_col='日付') 16 17 18print('2006/6/3' in df.index) 19#False 20 21print('2006/6/7' in df.index) 22#True 23 24# この記述でも可能 25print('2006-6-7' in df.index) 26#True

投稿2019/09/26 23:45

magichan

総合スコア15898

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TheBullchannel

2019/09/27 00:27

ありがとうございました! df.index とすればよかったのですね。 無事期待通りの動作になりました。
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