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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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PandasでMultiIndexのDataFrameに列を追加したい

barobaro

総合スコア1286

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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投稿2020/01/18 09:02

前提・実現したいこと

MultiIndexのDataFrameに

df["全体"] - df["男"]の結果を

「女」列として追加したい

全体全体
グループ区分2018201920182019
A1001205060
B1051255161
A1101305262
B1151405363
全体全体全体全体
グループ区分201820192018201920182019
A10012050605060
B10512551615464
A11013052625868
B11514053636277

該当のソースコード

python

1import io 2import pandas as pd 3 4data = """\ 5グループ,区分,全体,全体,男,男 6グループ,区分,2018,2019,2018,2019 7あ,A,100,120,50,60 8あ,B,105,125,51,61 9い,A,110,130,52,62 10い,B,115,140,53,63 11""" 12df = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=[0,1], header=[0,1])

試したこと

python

1df1 = df["全体"] - df["男"] 2df1 = df1.T.reset_index() 3 4df1["性別"] = "女" 5df2 = df1.set_index(["性別","グループ"]).T 6 7pd.concat([df, df2], axis=1)

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Python

1import io 2import pandas as pd 3 4data = """\ 5グループ,区分,全体,全体,男,男 6グループ,区分,2018,2019,2018,2019 7あ,A,100,120,50,60 8あ,B,105,125,51,61 9い,A,110,130,52,62 10い,B,115,140,53,63 11""" 12df = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=[0,1], header=[0,1]) 13tmp = df['全体'] - df['男'] 14tmp.columns = pd.MultiIndex.from_product([['女'], tmp.columns]) 15df = pd.concat([df, tmp], axis=1) 16#グループ 全体 男 女 17#グループ 2018 2019 2018 2019 2018 2019 18#あ A 100 120 50 60 50 60 19# B 105 125 51 61 54 64 20#い A 110 130 52 62 58 68 21# B 115 140 53 63 62 77

投稿2020/01/18 09:43

magichan

総合スコア15898

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barobaro

2020/01/18 11:12

magichanさん おかげで無事データ作成できました。 MultiIndexの他の方法も試してみたいと思います。 どうもありがとうございました。
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