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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 DataFrame中の指定した行で平均をとる繰り返し処理を行いたい

MM2

総合スコア8

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2019/11/01 08:51

以下のようなDataFrameに対し、z列にy列の3値ずつの平均値を順番に代入する繰り返し処理を書きたいのですが、for文の書き方がわからず困っています。
ご指導いただけますと幸いです。

現在得られるDataframe
||x|y|z|
|:--|:--:|--:|
|1|0.1|0.1||
|2|-0.1|0.1||
|3|0.2|0.2||
|4|-0.2|0.2||
|5|0.4|0.4||
|6|-0.4|0.4||

求めたいDataframe
||x|y|z|
|:--|:--:|--:|
|1|0.1|0.1|0.2(y1y3の平均)|
|2|-0.1|0.1|0.2(y1
y3の平均)|
|3|0.4|0.4|0.2(y1y3の平均)|
|4|-0.2|0.2|0.3(y4
y6の平均)|
|5|0.4|0.4|0.3(y4y6の平均)|
|6|-0.3|0.3|0.3(y4
y6の平均)|

x,yのデータについては以下のように代入しています。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3raw=pd.read_csv('Users/~~~~~/raw.csv',header=0) 4 5ds=pd.DataFrame(index=[],) 6ds['x']=raw['x'] 7ds['y']=np.fabs(ds['x'])

zについてはまず3値ずつデータを出そうとして以下のようなコードを書いてみたのですが、これだとy2とy3のデータが得られるだけというような状況です。

python

1for i in range(3): 2 df=ds['y'][i:i*2]

ご指導よろしくお願いいたします。

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guest

回答2

0

3つの値の平均dfは

python

1for i in range(0, 6, 3): 2 df = sum(ds[i:i+3]) / 3

で求まります。で、zに代入するとなると

python

1for i in range(0, 6, 3): 2 df = sum(ds[i:i+3]) / 3 3 ds["z"][i:i+3] = np.tile(df, 3)

となります。

投稿2019/11/01 09:40

DN360

総合スコア6

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MM2

2019/11/03 07:55

回答ありがとうございます! df = sum(ds[i:i+3]) / 3 の部分が TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str' となり、再現が出来ませんでした。 これはデータセット内の型が文字列として認識されているということでしょうか?
guest

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ベストアンサー

for文を使うのではなく、Series.groupby().transform()をお使いください

Python

1df['z'] = df.groupby(df.index//3)['y'].transform('mean')

追記

20個あるデータに対して前半10個と後半10個に分け、

普通にやるとしたら、データの前半と後半を2回に分けて(ループで)上記の処理を行い、その結果を結合して 'z'列を追加するのでしょうかね
ただ、そのまま index//3の値でグループ化をしてしまうと、後半部のグループの区切りがおかしくなるので単純に 0から9 までの値を3で割った値(整数部のみ)でグループ化しております。

d = [] for i in [0,10]: d.append(df[i:i+10].groupby(np.arange(10)//3)['y'].transform('mean')) df['z'] = pd.concat(d)

groupbyを二重にするとワンライナーで書くこともできますが可読性はわるそうです

Python

1df['z'] = df.groupby(df.index//10, group_keys=False).apply(lambda d: d.groupby(np.arange(10)//3)['y'].transform('mean'))

投稿2019/11/01 09:14

編集2019/11/01 10:39
magichan

総合スコア15898

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MM2

2019/11/01 09:25

回答ありがとうございます! コードそのまま使用することができました。 これについて、利用の際に範囲の指定はできますでしょうか? 例えば、20個あるデータに対して前半10個と後半10個に分け、それぞれについて上記のコードを利用する事は可能でしょうか?その際、3/3/3/1の個数で平均値をとることとなっても構わないのですが、、
magichan

2019/11/01 10:39

回答に追記しました
MM2

2019/11/03 08:21

追記いただきありがとうございます! 参考にさせていただきます。
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