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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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。

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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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どこからどこへ移ったかを時系列の重複ありでカウントする方法について

mi2

総合スコア63

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投稿2019/10/15 02:15

考えていること

IDデータ、時間データ、場所データの3列が取れていて、同一IDが時系列順に次にどこへに移ったかを総当たりでカウントし、行列に表現するようなことがやりたいです。
時系列で同時刻で複数の場所が存在した場合は、ダブルカウントで行う方法を行いたいです。
具体的には以下のようにカウントしたいのですが、その方法がわからず困っています。

データ

id time place 1 2019-01-04 16:03:00 a 1 2019-01-04 16:04:00 b 1 2019-01-04 16:08:00 a 1 2019-01-04 16:09:00 a 1 2019-01-04 16:10:00 a 2 2019-01-04 16:11:00 c ※dと同時刻 2 2019-01-04 16:11:00 d ※cと同時刻 2 2019-01-04 16:12:00 c 2 2019-01-04 16:13:00 a :

同一IDで見て、1番はa→b→a→a→a, 2番はc→cとplaceを変えているので作成したいデータフレームは以下になります。
a→b
b→a
a→a
a→a
c→c
d→c
c→a

作成したいデータフレーム

 a b c d・・ a 2 1 nan nan b 1 nan nan nan c 1 1 nan nan d nan nan 1 nan :

試したこと

groupby("id") で ID ごとにグループ化し、sort_values("time") で時系列順にソートした上で遷移元、遷移先をカウント
お教え頂いたものに少々工夫することで、同時刻で複数の場所が存在しない場合の表現はできました。

大変恐縮ではございますが、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。

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回答1

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自己解決

ちょっとややこしいようですが、データフレームを2つ作って解決しました。

投稿2019/10/16 06:48

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