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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。

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。

Q&A

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一行ずつcsvファイルを読み込む処理の後に同じ値のものに特定の処理をかけたい

pcbginer

総合スコア25

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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。

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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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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2019/12/04 07:34

現状
この前、教えていただいたプログラムによって以下の処理ができた

Terminal

1TestuserMacBook-Pro:Desktop test$ python test5.py 2計算するcsvファイル名を入力してください(例:test5.csv):test6.csv 3test6.csv 4距離を入力してください(メートル):45 545 6計算するスピードの単位を決めてください 1:時速 2:分速 3:秒速 1 7 datetime label direction id x y w h speed 80 2019-02-21 17:15:14.500 車線1 right 9 719 407 147 175 0.010417 93 2019-02-21 17:16:11.600 車線1 right 213 746 504 141 142 0.011364 106 2019-02-21 17:19:10.300 車線1 right 533 851 396 140 161 0.011364 11TestuserMacBook-Pro:Desktop test$

python

1import pandas as pd 2 3#引数 4ip = input("計算するcsvファイル名を入力してください(例:test5.csv):") 5print(ip) 6distance = int(input("距離を入力してください(メートル):")) 7print(distance) 8mes = int(input("計算するスピードの単位を決めてください 1:時速 2:分速 3:秒速 ")) 9 10 11#csvファイルの読み込み 12df = pd.read_csv(f"./{ip}", parse_dates=['datetime']) 13 14 15#idが同じのがあったら、mesの値によって求める 16if(mes == 1): 17 df['speed'] = df.groupby('id')['datetime'].apply(lambda d: distance / d.diff().shift(-1).dt.total_seconds()); 18 df['speed'] /= 3600; 19elif(mes == 2): 20 df['speed'] = df.groupby('id')['datetime'].apply(lambda d: distance / d.diff().shift(-1).dt.total_seconds()); 21 df['speed'] /= 60; 22elif(mes == 3): 23 df['speed'] = df.groupby('id')['datetime'].apply(lambda d: distance / d.diff().shift(-1).dt.total_seconds()); 24 25else: 26 print("正しい値を入力してください"); 27 pass; 28 29 30#csvファイルをスピードを表示したもの以外削除する 31df2 = df.dropna(how='any') 32print(df2) 33 34#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) 35df2.to_csv('test4.csv')

問題点
csvファイルを1行ずつ読み込むと、
df = pd.read_csv(f"./{ip}", parse_dates=['datetime'])とすると、
返り値は DataFrame ではなく TextFileReader インスタンスになってしまうことは理解しました。
その時、元と同じ処理をしたい場合はどうすればよろしいでしょうか?

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