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

90.12%

python pandasデータフレームの整形

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 57

uey

score 11

pyhtonで下記表1のようなデータフレームを、
表2のように整形、修正したいと考えております。

この場合、どのようなコードを書けばよおいのか教えていただけますと助かります。

よろしくお願いします。

表1

timestamp data1 data2 data3 data4 data5 data6 data7 data8
aaa 1 2 3 4 5 6 7 8
bbb 11 12 13 14 15 16 17 18

表2

timestamp CH data data
aaa 1 1 2
aaa 2 3 4
aaa 3 5 6
aaa 4 7 8
bbb 1 11 12
bbb 2 13 14
bbb 3 15 16
bbb 4 17 18
  • 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
    • 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

  • meg_

    2019/10/10 19:11

    表1から表2への変換ルールは何でしょうか? 「CH」列は何ですか?

    キャンセル

  • uey

    2019/10/10 19:51

    表1の同時刻のデータ(計8個)を2列ずつ切り出して縦に並べ、4つのCH(チャンネル)に振り分けたいと考えています。
    分かりにくくて済みませんがよろしくお願いします。

    キャンセル

  • meg_

    2019/10/10 20:04

    DataFrameにしてからの操作ですと、行毎にデータを取り出して→分割→挿入、みたいな感じでしょうか?(データ数多いと遅くなると思います)
    CSVファイル等から読み込んでDataFrameを作成しているのなら、DataFrameにする前に処理した方が良さそうな気がします。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

結構面倒。。。
とりあえずgroupby.apply() から呼ばれた関数内で愚直に変換する方式で書いてみましたが、どうでしょうかね。
(せめて CH が0 スタートだったらちょっと楽なのに)

import pandas as pd
import io

data = """
timestamp,data1,data2,data3,data4,data5,data6,data7,data8
aaa,1,2,3,4,5,6,7,8
bbb,11,12,13,14,15,16,17,18
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
print(df)

def f(data):
    d =  pd.DataFrame(data.loc[:, 'data1':].values.reshape(4,2))
    d['CH'] = range(1,5)
    return d

new_df = df.groupby('timestamp', group_keys=False).apply(f).reset_index(drop=True)
#    0   1  CH
#0   1   2   1
#1   3   4   2
#2   5   6   3
#3   7   8   4
#4  11  12   1
#5  13  14   2
#6  15  16   3
#7  17  18   4

【ちょっと間違っていたので修正】
timestampを残すにはこちらの方がよいかな

import pandas as pd
import io

data = """
timestamp,data1,data2,data3,data4,data5,data6,data7,data8
aaa,1,2,3,4,5,6,7,8
bbb,11,12,13,14,15,16,17,18
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
print(df)

def f(data):
    return  pd.DataFrame(data.loc[:, 'data1':].values.reshape(4,2))

new_df = df.groupby('timestamp').apply(f).reset_index().rename(columns={'level_1':'CH'})
new_df.CH += 1
#  timestamp  CH   0   1
#0       aaa   1   1   2
#1       aaa   2   3   4
#2       aaa   3   5   6
#3       aaa   4   7   8
#4       bbb   1  11  12
#5       bbb   2  13  14
#6       bbb   3  15  16
#7       bbb   4  17  18

投稿

編集

  • 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。

  • 2019/10/10 22:03

    あっゴメン
    group_key必用だった
    後で直します

    キャンセル

  • 2019/10/11 05:48

    ありがとうございます!
    参考にさせていただきます。

    キャンセル

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 90.12%
  • 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