csvファイル　python　pandasを使って、特定の行に値を入れたい

python
1
2# -*- coding: utf-8 -*-
3import pandas as pd
4
5#csvファイルの読み込み
6df = pd.read_csv("./test2.csv")
7
8#datetimeとidの列だけを抽出する
9df = df[["datetime","id"]]
10
11#datatimeの数値の形式を計算処理ができる形にする
12df["new"] = pd.to_datetime(df["datetime"])
13
14#速度処理(秒速)
15i = 0
16a = 1
17while i <= 8 and a < 8:
18
19    #idが同じのがあったら、秒速を求める
20    if df.iloc[i][1] == df.iloc[a][1]:
21
22        #分が同じ時は、秒数だけを計算する
23        if df["new"][i].minute ==  df["new"][a].minute:
24            df["speed"] = 50 // (df["new"][a].second - df["new"][i].second)
25            print(50 // (df["new"][a].second - df["new"][i].second))
26
27        #分を秒に変えて、計算する
28        else:
29            df["speed"] = 50 // ((df["new"][a].minute - df["new"][i].minute) * 60  + (df["new"][a].second - df["new"][i].second))
30
31    #elif df.iloc[i][1] != df.iloc[a][1]:
32        #df["speed"] = "nothing"
33
34    i += 1
35    a += 1
36
37#csvファイルの出力形式の確認
38print(df)
39
40#csvファイルの書きだし(秒速の値をcsvファイルに書き込む)
41df.to_csv('test2.csv')
42

質問

仕事の方で、csvファイルをpythonのpandasを使用して書き込みの作業を行なっているのですが、pandasを使って、特定の行にそれぞれ違う値をいれることは可能でしょうか？
可能ならば、参考サイトなど、具体的な方法を教えていただけるとありがたいです

読み込むcsvファイル

,datetime,id
0,2019-02-21 17:15:14.500000,9
1,2019-02-21 17:15:15.700000,9
2,2019-02-21 17:15:33.300000,117
3,2019-02-21 17:16:11.600000,213
4,2019-02-21 17:16:12.700000,213
5,2019-02-21 17:16:12.700000,193
6,2019-02-21 17:19:10.300000,533
7,2019-02-21 17:19:11.400000,533
8,2019-02-21 17:20:14.800000,681

tachikoma

2019/11/26 00:17

何か試してみましたか？コードがないとどこで躓いているのか分かりません。

pcbginer

2019/11/26 00:50

ご指摘ありがとうございます。コードの方と、読み込むcsvファイルの方は記載されていただきました。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

たぶんやりたいことはこんな感じではないかと想像しておりますが、いかがでしょうか。

Python
1# -*- coding: utf-8 -*-
2import pandas as pd
3
4#csvファイルの読み込み
5df = pd.read_csv("./test2.csv", index_col=0, parse_dates=['datetime'])
6
7for i in df.index[:-1]:
8    #idが同じのがあったら、秒速を求める
9    if df.loc[i, 'id'] == df.loc[i+1, 'id']:
10        df.loc[i, 'speed'] = 50 / (df.loc[i+1, "datetime"] - df.loc[i, "datetime"]).total_seconds()
11
12#csvファイルの出力形式の確認
13print(df)
14#                 datetime   id      speed
15#0 2019-02-21 17:15:14.500    9  41.666667
16#1 2019-02-21 17:15:15.700    9        NaN
17#2 2019-02-21 17:15:33.300  117        NaN
18#3 2019-02-21 17:16:11.600  213  45.454545
19#4 2019-02-21 17:16:12.700  213        NaN
20#5 2019-02-21 17:16:12.700  193        NaN
21#6 2019-02-21 17:19:10.300  533  45.454545
22#7 2019-02-21 17:19:11.400  533        NaN
23#8 2019-02-21 17:20:14.800  681        NaN

大きい修正点としては、

CSVを読み込む際のread_csv()のパラメータとしてindex_colとparse_datesを追加
時間の差の計算は、わざわざ分と秒毎に計算する必要なく、そのまま引いてtotal_seconds()にて秒を取得
DataFrameの特定のセルへの値の代入は df.loc[行のindex値, 列のColumn名] = value にて行う

となります。（セルの値の取得も同様です）
ただ上記の方法だと、同じID値でも行が連続でないとSpeedを求めないので、下記のように groupby('id') と一旦IDでグループをまとめた後に Speedを計算したほうが良い気がします

Python
1import pandas as pd
2
3#csvファイルの読み込み
4df = pd.read_csv("./test2.csv", index_col=0, parse_dates=['datetime'])
5#idが同じのがあったら、秒速を求める
6df['speed'] = df.groupby('id')['datetime'].apply(lambda d: 5 / d.diff().shift(-1).dt.total_seconds())
7#csvファイルの出力形式の確認
8print(df)
9#                 datetime   id      speed
10#0 2019-02-21 17:15:14.500    9  41.666667
11#1 2019-02-21 17:15:15.700    9        NaN
12#2 2019-02-21 17:15:33.300  117        NaN
13#3 2019-02-21 17:16:11.600  213  45.454545
14#4 2019-02-21 17:16:12.700  213        NaN
15#5 2019-02-21 17:16:12.700  193        NaN
16#6 2019-02-21 17:19:10.300  533  45.454545
17#7 2019-02-21 17:19:11.400  533        NaN
18#8 2019-02-21 17:20:14.800  681        NaN