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!

ただいまの
回答率

87.35%

2つの座標を時計回りの順に並び替えたい

解決済

回答 2

投稿

  • 評価
  • クリップ 1
  • VIEW 1,347

score 39

やりたいこと

点の座標のデータが、(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4)でデータフレームに存在します。

(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4)が(x2,y2), (x3,y3), (x4,y4), (x1,y1)のように順番がばらばらになっている箇所があるので、データフレームで行ごとに左上、右上、右下、左下の順に、x1~4, y1~4の組み合わせを並び替えたいです。

位置座標

df_position = 
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
0 0 0 1 1 1 1 0
4 5 2 8 2 5 4 8

作成したいデータフレーム

df_new
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
0 1 1 1 1 0 0 0
2 8 4 8 4 5 2 5

困っていること

df_position.sortで並び替えができるのですが、
これが、x,y 2つずつ4つの組み合わせの中でとなったときに
ソートする方法に困っています。

お知恵を拝借できましたら幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。

  • 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。

    クリップを取り消します

  • 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。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    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

    評価が下がると、TOP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。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • qax

    2019/10/10 13:34

    どういった構造のデータフレームがあるのかイメージしずらいので、サンプルのデータフレームを生成するコードを提示いただけないでしょうか。

    キャンセル

  • mi2

    2019/10/10 13:39 編集

    はい。以下のような形になります。

    import pandas as pd
    from io import StringIO

    df_position = pd.read_csv(
    StringIO(
    """x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
    0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0
    4, 5, 2, 8, 2, 5, 4, 8

    """
    )
    )
    print(positions)

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

0

DataFrame.apply() で呼び出した関数内でデータを再構築するのが早いかなと思います

import pandas as pd
import io

data = """
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0
4, 5, 2, 8, 2, 5, 4, 8
"""

df_position = pd.read_csv(io.StringIO(data))

def f(row):
    x0 = row.iloc[0::2].unique().min()
    x1 = row.iloc[0::2].unique().max()
    # y値が大きいほうが上かな?
    y0 = row.iloc[1::2].unique().max()
    y1 = row.iloc[1::2].unique().min()
    return pd.Series([x0,y0,x1,y0,x1,y1,x0,y1], index=row.index)

result = df_position.apply(f, axis=1)
print(result)
#   x1  y1  x2  y2  x3  y3  x4  y4
#0   0   1   1   1   1   0   0   0
#1   2   8   4   8   4   5   2   5

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

0

適切なメソッドがぱっと思いつかないのでやっつけで作りました。

import numpy as np

def sort_df_position(df_position):

    for r in range(len(df_position)):
        old_row = np.array(df_position.iloc[r]).reshape(-1, 2)
        new_row = np.array([])

        top = old_row[old_row[:,1] == old_row[:,1].max()]

        bottom = old_row[old_row[:,1] == old_row[:,1].min()]

        left_top = top[top[:,0] == top[:,0].min()]
        new_row = np.append(new_row, left_top)

        right_top = top[top[:,0] == top[:,0].max()]
        new_row = np.append(new_row, right_top)

        right_bottom = bottom[bottom[:,0] == bottom[:,0].max()]
        new_row = np.append(new_row, right_bottom)

        left_bottom = bottom[bottom[:,0] == bottom[:,0].min()]
        new_row = np.append(new_row, left_bottom)

        df_position.iloc[r] = new_row.astype(np.uint8)

    return df_position

sort_df_position(df_position)

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

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 87.35%
  • 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られる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る