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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

プログラミング言語

プログラミング言語はパソコン上で実行することができるソースコードを記述する為に扱う言語の総称です。

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。

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pythonでcsvの特定の列を計算したい

enemy_x

総合スコア17

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

プログラミング言語

プログラミング言語はパソコン上で実行することができるソースコードを記述する為に扱う言語の総称です。

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。

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投稿2019/10/17 06:55

前提・実現したいこと

お世話になります。投資の成績を管理したいと思い、
業者HPからダウンロードしたcsv形式の成績データを
下記のように加工したいと考えています。

①A、C、F列を削除
②「ペイアウト」の「---」を「0」へ置換
③列を入れ替え
④「pips差」=「判定レート」-「取引内容」及び「損益」=「ペイアウト」-「購入」の列を追加
⑤④の「損益」の合計をシートに追加
⑥Excelシートとして保存

加工前
加工前
加工後
加工後

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\User\Documents\Python Programs\highlow.py", line 17, in <module> chg_df.diff(axis=1) File "C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6594, in diff new_data = self._data.diff(n=periods, axis=bm_axis) File "C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 566, in diff return self.apply("diff", **kwargs) File "C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 438, in apply applied = getattr(b, f)(**kwargs) File "C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py", line 1330, in diff new_values = algos.diff(self.values, n, axis=axis) File "C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pandas\core\algorithms.py", line 1977, in diff out_arr[res_indexer] = arr[res_indexer] - arr[lag_indexer] TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str' 特定の列だけ計算する方法がわかりません。

該当のソースコード

#! python3 #! utf-8 import pandas as pd import numpy as np #ファイル読み込み df = pd.read_csv('highlow.csv',engine='python') #置換 rep_df = df.replace('---', '0') #不要列の削除 del_df = rep_df.drop(df.columns[[0,2,5]], axis=1) #列の入れ替え chg_df = del_df.iloc[:,[6,7,0,1,2,5,3,4]]

試したこと

chg_df.diff(axis=1)
print(chg_df)
試しに列で減算しようと思いましたが、エラーで行き詰まりました。
ぜひアドバイスお願いいたします。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

OS:windows10 Pro
python3.7.3

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guest

回答2

0

ベストアンサー

ペイアウト列と購入列はそれぞれ、"¥1,800"のような文字列(str)になっているため計算できなくてエラーが出ています。数値(int)に置き換えないといけませんが、その前に下記のようなカンマや通貨記号を除く手間が入って面倒です。

python

1payout = "¥1,800" 2payout = payout.replace(",","").replace("¥","") 3payout = int(payout) 4print(payout) 5# 1800

もっとスマートなやり方をご存じの方もいそうですが、私的にはxlwingsとかExcelを直接操作できるもので処理したほうが早そうと感じました。

投稿2019/10/17 08:06

編集2019/10/17 08:08
jeanbiego

総合スコア3966

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enemy_x

2019/10/17 08:58

jeanbiegoさん ご回答いただきありがとうございます。 そうなんです、csvデータをダウンロードした際、ご丁寧に¥が付いていて面倒なんですよね。 Excelで処理しようとする場合、 csvをインポート→Excelへ変換して一旦保存→データ処理→Excelとして保存という 流れになるのでしょうか?
jeanbiego

2019/10/23 01:59

・xlwingsで処理する場合は、csvをデータフレームに取り込んで、xlwingsでexcel立ち上げ→シートにデータフレーム書き込み→書式変更~という流れになると思います。 ・過去の質問で似たようなものがありました。参考まで https://teratail.com/questions/54056
guest

0

答えになっているかわかりませんが、

  • '---'のreplaceはエスケープがいるのかもしれません。
  • replaceの第二引数は文字列でなく数値で指定しないと計算時にエラーになると思います。
  • ilocではうまくれうの入れ替えができなかったのでixにしてみました。

python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 5x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8 60, 0, 0, 1, ---, 1, 1, 0 74, 5, 2, 8, ---, 5, 4, 8 8""" 9 10df = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 11 12print(df) 13#置換 14rep_df = df.replace('\-\-\-', 0, regex=True) 15print(rep_df) 16 17#不要列の削除 18del_df = rep_df.drop(df.columns[[0,2,5]], axis=1) 19print(del_df) 20 21#列の入れ替え 22chg_df = del_df.ix[:,[4,3,2,1,0]] 23print(chg_df)
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 0 0 0 0 1 --- 1 1 0 1 4 5 2 8 --- 5 4 8 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 4 5 2 8 0 5 4 8 x2 x4 x5 x7 x8 0 0 1 0 1 0 1 5 8 0 4 8 x8 x7 x5 x4 x2 0 0 1 0 1 0 1 8 4 0 8 5

投稿2019/10/17 07:45

nandymak

総合スコア799

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enemy_x

2019/10/17 08:46

nandymakさん ご回答いただきありがとうございます。 置換のところ勉強になります、参考にさせていただきます。
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