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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。

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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下方偏差を求めたいが、min関数でValueError

realnao

総合スコア9

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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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2019/10/17 14:16

前提・実現したいこと

下方偏差を求めようとして、四苦八苦しています。
具体的には、下記data1のvalue列から、coment列の計算式にて、
periodsの期間(今回3)でローリングしながら、want列の値をanswer列にて出力したいです。
識者の方、どうかよろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

2つの問題に直面しています。
0. 機能を実装中に、以下のエラーメッセージが発生し、独力での解決ができません。
0. 上記解消したとして、pandasでのfor文を駆使しないといけませんが、どうやってwant列を実現できるのかイメージがついていない

df1['answer'] = min(df1['value'].shift(periods-1)-df1['value'].shift(periods-1),0)**2 ... ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). P

該当のソースコード

以下実現したいことをサンプルに変換したソースコード全文になります

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3import io 4 5periods=3 6 7data1 = """day,value,want,coment 81,5,, 92,3,, 103,4,5,"← 5 = min(5-5,0)^2 + min(3-5,0)^2 + min(4-5,0)^2" 114,6,0,"← 0 = min(3-3,0)^2 + min(4-3,0)^2 + min(6-3,0)^2" 125,3,1,"← 1 = min(4-4,0)^2 + min(6-4,0)^2 + min(3-4,0)^2" 136,4,13,"← 13 = min(6-6,0)^2 + min(3-6,0)^2 + min(4-6,0)^2" 14""" 15 16df1 = pd.read_csv(io.StringIO(data1)) 17print(df1) 18# day value want coment 19# 0 1 5 NaN NaN 20# 1 2 3 NaN NaN 21# 2 3 4 5.0 ← 5 = min(5-5,0)^2 + min(3-5,0)^2 + min(4-5,0)^2 22# 3 4 6 0.0 ← 0 = min(3-3,0)^2 + min(4-3,0)^2 + min(6-3,0)^2 23# 4 5 3 1.0 ← 1 = min(4-4,0)^2 + min(6-4,0)^2 + min(3-4,0)^2 24# 5 6 4 13.0 ← 13 = min(6-6,0)^2 + min(3-6,0)^2 + min(4-6,0)^2 25 26df1['answer'] = min(df1['value'].shift(periods-1)-df1['value'].shift(periods-1),0)**2 # ValueError発生!!! 27 28print(df1)

試したこと

  • 下記のみ単独でprintして値が得られていることは確認

df1['value'].shift(periods-1)-df1['value'].shift(periods-1)

  • min(0,0)でエラーは発生しないことを確認
  • ()でくくってみたり、.fillna(0)をつけてみたり、色々やったのですが、解決できません

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回答1

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ベストアンサー

min()の扱いですが、現状のように

Python

1ret = min(df1['value'].shift(T1)-df1['value'].shift(T2),0) ** 2

とすると、配列(Series)と数値(0)との比較になってしまいますのでエラーが発生します。
Seriesの全要素に対して比較(min())を行いたいのであれば、Series.apply() を使って

Python

1ret = (df1['value'].shift(T1)-df1['value'].shift(T2)).apply(lambda d:min(d,0)**2)

のようにするか、Series.mask()を使って

Python

1tmp = df1['value'].shift(T1)-df1['value'].shift(T2) 2ret = tmp.mask(tmp>0,0) ** 2

のようにすると良いかと思います。

あとは複数回の計算をループを使って

Python

1periods = 3 2df1['answer'] = 0 3for i in range(periods): 4 tmp = df1['value'].shift(i)-df1['value'].shift(periods-1) 5 df1['answer'] += tmp.mask(tmp>0,0) ** 2

のように書くと良いのではないでしょうか。

投稿2019/10/17 23:50

magichan

総合スコア15898

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realnao

2019/10/18 01:42

また助けてもらいありがとうございます。m(__)m 他のmagichanさんの回答も見させてもらってますが、いつも簡潔なコードで恐れ入ります。 まだこれから実装確認するところで、自分理解が追い付いていないですが、 取り急ぎお礼のみ先にさせていただきます。
realnao

2019/10/18 02:17

動作確認して実現したかったことが完璧にできていることを確認しました。 ambiguousと怒られた原因が分かりました。その解決方法として、maskを使うことは思いもつきませんでした。 複数回の計算ループも回答も理解できました。こうやって使うんですね。。自分で思いつく実力がまだ無いですが、今回頂いた回答を参考にすれば、自分でも時間かければできる自信がつきました。 ありがとうございました。
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