🎄teratailクリスマスプレゼントキャンペーン2024🎄』開催中!

\teratail特別グッズやAmazonギフトカード最大2,000円分が当たる!/

詳細はこちら
Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

Q&A

解決済

1回答

384閲覧

python 特定の値(2回目の1)以前のレコードの最大値を抽出したい

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

0グッド

0クリップ

投稿2020/01/07 11:00

実現したいこと

特定の値(1)以前のレコードの最大値を抽出したい

使用データ

python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 5SaleDate,UserId,accounting_count 62015-01-01,47,1 72016-02-04,47,2 82016-07-01,47,1 92017-02-01,47,2 102018-04-01,47,3 112019-05-06,47,4 122017-02-01,48,1 132018-02-23,48,2 142019-05-06,48,3 152019-05-12,48,1 16""" 17df = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['SaleDate']) 18df 19 20# SaleDate UserId accounting_count 21#0 2015-01-01 47 1 22#1 2016-02-04 47 2 23#2 2016-07-01 47 1 24#3 2017-02-01 47 2 25#4 2018-04-01 47 3 26#5 2019-05-06 47 4 27#6 2017-02-01 48 1 28#7 2018-02-23 48 2 29#8 2019-05-06 48 3 30#9 2019-05-12 48 1

希望データ

python

1# SaleDate UserId accounting_count max(accounting_count) 2#0 2015-01-01 47 1 2 3#1 2016-02-04 47 2 2 4#2 2016-07-01 47 1 2 5#3 2017-02-01 47 2 2 6#4 2018-04-01 47 3 2 7#5 2019-05-06 47 4 2 8#6 2017-02-01 48 1 3 9#7 2018-02-23 48 2 3 10#8 2019-05-06 48 3 3 11#9 2019-05-12 48 1 3

→accounting_countカラムの2回目の(1)以前の最大値を抽出し、カラムを作りたいです。
UserId = 47 であれば、2,UserId = 48 であれば、3となります。

試したこと

python

1ddf = df.groupby('UserId') 2df = df.loc[ddf['accounting_count'].idxmax(),:]

→全体での最大値行の抽出はできましたが、2回目の(1)以前の最大値の抽出
行き詰まり、困っています。

お詳しい方、ご教授いただきたいです。
何卒よろしくお願いいたします。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

こうかな?

Series.cumsum()を上手く使うと対応できるかと思います。

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 5SaleDate,UserId,accounting_count 62015-01-01,47,1 72016-02-04,47,2 82016-07-01,47,1 92017-02-01,47,2 102018-04-01,47,3 112019-05-06,47,4 122017-02-01,48,1 132018-02-23,48,2 142019-05-06,48,3 152019-05-12,48,1 16""" 17df = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['SaleDate']) 18 19df['max(accounting_count)'] = df.groupby(['UserId'])['accounting_count'].transform(lambda d:d[(d==1).cumsum()<2].max()) 20print(df) 21# SaleDate UserId accounting_count max(accounting_count) 22#0 2015-01-01 47 1 2 23#1 2016-02-04 47 2 2 24#2 2016-07-01 47 1 2 25#3 2017-02-01 47 2 2 26#4 2018-04-01 47 3 2 27#5 2019-05-06 47 4 2 28#6 2017-02-01 48 1 3 29#7 2018-02-23 48 2 3 30#8 2019-05-06 48 3 3 31#9 2019-05-12 48 1 3

投稿2020/01/07 11:23

magichan

総合スコア15898

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/01/08 07:07

magichan様 毎度ながら、助けていただいてありがとうございます! こちらで行いたいことがバッチリできました。 このような方法を全く思いつきませんでした、
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.36%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問