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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。

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。

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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2回答

1198閲覧

[Python] pandasを使って、特定の列と列の合計値が最大の行を取ってきたいです、、、

player31

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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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投稿2020/02/02 10:46

Pythonである数字の一覧であるCSVファイルの中身に対して、特定の列と列の合計値が最大になる行を取ってきたいです。具体的には、テストとして以下のようなCSVファイルとコードを考えています。

<具体的にやりたいこと>
列名[A,B,C,D,E,F]の4行×6列のCSVファイルに対して、B列とC列の合計値が最大となる行を取得したいと思っています。

<sample.csv>
[A,B,C,D,E,F]
1,3,7,4,7,9
2,9,6,3,5,1
1,1,1,2,9,5
2,4,2,0,6,1

python3

1import pandas as pd 2 3# それぞれの列名を[A,B,C,D,E,F]にする。 4df = pd.read_csv('sample.csv', names=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) 5# 「B+C」列の合計値が最大値を取得 6x = (df['B + C'].max()) 7# xが存在する行名を取得 8result = df.query('B + C == @x').index[0]

上記のコードを考えていましたが、上手くいきません。
どう書き換えればよいか、わかる方がいらっしゃいましたら教えていただけたら幸いです。よろしくお願いします。

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回答2

0

B列とC列の合計値が最大となる行が複数ある場合を考慮すると、以下のようなコードでも実現できます。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4s = """A,B,C,D,E,F 51,3,7,4,7,9 62,9,6,3,5,1 71,1,1,2,9,5 82,4,2,0,6,1 90,9,6,0,0,0""" 10df = pd.read_csv(StringIO(s)) 11 12bc = df['B'] + df['C'] 13max = bc.max() 14 15ret = df[ bc == max] 16print(ret) 17# A B C D E F 18#1 2 9 6 3 5 1 19#4 0 9 6 0 0 0

投稿2020/02/02 11:20

can110

総合スコア38278

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player31

2020/02/03 09:50

回答ありがとうございます! たしかに最大値が複数ある場合を考えていませんでした。 ベストアンサーに出来なくて、すみません。 とても分かりやすく、参考になりました!
guest

0

ベストアンサー

df["B"] + df["C"] で B列、C列を足した Series を作成し、idxmax() で値が最大の要素のインデックスを取得すればよいと思います。

pandas.Series.idxmax — pandas 1.0.0 documentation

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv("sample.csv", names=["A", "B", "C", "D", "E", "F"]) 4 5idx = (df["B"] + df["C"]).idxmax() # 値が最大の行のインデックスを取得 6row_with_maxval = df.loc[idx] # 値が最大の行 7print(row_with_maxval)

投稿2020/02/02 10:52

tiitoi

総合スコア21956

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player31

2020/02/03 09:48

分かりやすい、回答ありがとうございます! お陰さまで、やりたいことができました!
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