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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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1カラム内にリストを持つ場合のPandasのrolling処理について

ao9mame

総合スコア5

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2019/11/06 09:46

前提・実現したいこと

・Pandasで、1カラム内で数字のリストを保持している場合に各要素ごとにrolling処理を行いたいです。
・rolling.apply()の関数でもエラーが発生してしまうため、最適な方法があればご教示いただければ幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

rolling処理の実行時、カラム内が数値型でなくlist型のため、以下のメッセージが表示されます。

出力されるメッセージ:
cannot handle this type -> object

Python

1df = pd.DataFrame({ 2 'col': [ 3 [1,2,3], 4 [4,5,6], 5 [7,8,9], 6 [10,11,12]] 7}) 8 9df.col.rolling(window=2).mean() 10

出力したい値

リスト内の各要素に対応する平均をrollingで処理したいです。
以下のような値を出力させたいです。

Python

1# リスト内の各要素に対応する平均をrollingで 20 NaN 31 [2.5, 3.5, 4.5] 42 [5.5, 6.5, 7.5] 53 [8.5, 9.5, 10.5]

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python3.6.8, windows10 64bit

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個人的にはリストを列に展開してからrolling().mean()を行う

Python

1df['col'].apply(pd.Series).rolling(2).mean() 2# 0 1 2 3# 0 NaN NaN NaN 4# 1 2.5 3.5 4.5 5# 2 5.5 6.5 7.5 6# 3 8.5 9.5 10.5

をするだけで良い気がします。
が結果としてリストが欲しいのであれば、上記の結果を再度リスト化して

Python

1df['col'] = df['col'].apply(pd.Series).rolling(2).mean().apply(lambda d:d.values.tolist(), axis=1) 2# col 3# 0 [nan, nan, nan] 4# 1 [2.5, 3.5, 4.5] 5# 2 [5.5, 6.5, 7.5] 6# 3 [8.5, 9.5, 10.5]

でどうでしょうか

投稿2019/11/06 10:55

magichan

総合スコア15898

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ao9mame

2019/11/06 11:06

早急にご回答いただき、ありがとうございます。 リストとしての結果が欲しかったので、ご回答の方法で解決出来そうです。 ベストアンサーとさせていただきます。
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