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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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。

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2回答

1019閲覧

pandasの関数内での計算

ryooope

総合スコア6

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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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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。

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。

1グッド

1クリップ

投稿2020/02/09 06:21

pandasをdefで定義した関数内で計算し、その結果を扱いたいです。

いつも大変お世話になっています。
簡単なコードなのですが、pandasのことについてご教授頂ければと思います。

該当のソースコード

python3

1def func(df): 2 af=pd.DataFrame(np.arange(3*3).reshape(3,3)) 3 df=df.add(af, fill_value=0.0) 4 5global df 6df=pd.DataFrame(np.arange(3*3).reshape(3,3)) 7func(df) 8df
結果 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8
期待する結果 0 1 2 0 0 2 4 1 6 8 10 2 12 14 16

試したこと

関数内を、

def func(df): af=pd.DataFrame(np.arange(3*3).reshape(3,3)) return df.add(af, fill_value=0.0)

にしてみましたが駄目でした。
すみませんが、お知恵をお貸し頂けると嬉しいです。

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guest

回答2

0

dfshapeが不定なら

Python

1import numpy as np 2from operator import mul 3from functools import reduce 4 5def func(df): 6 cnt = reduce(mul, df.shape) 7 af = pd.DataFrame(np.arange(cnt).reshape(df.shape)) 8 df = df.add(af) 9 return df 10 11df = pd.DataFrame(np.arange(3*3).reshape(3,3)) 12df = func(df)

そもそも単純に全要素を2倍したいということなら

Python

1import numpy as np 2df = pd.DataFrame(np.arange(3*3).reshape(3,3)) 3df = df.applymap(lambda e:e*2)

投稿2020/02/09 10:45

can110

総合スコア38233

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ryooope

2020/02/12 10:23

連絡が遅れてすみません。 無事できました!
guest

0

ベストアンサー

Python

1def func(df): 2 af=pd.DataFrame(np.arange(3*3).reshape(3,3)) 3 df=df.add(af, fill_value=0.0) 4 return df 5 6global df 7df=pd.DataFrame(np.arange(3*3).reshape(3,3)) 8df=func(df) 9df

【追記】

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4def func(df): 5 af=df.copy() 6 df=df.add(af, fill_value=0.0) 7 return df 8 9global df 10 11df=pd.DataFrame(np.arange(4*4).reshape(4,4)) 12print(df) 13# 0 1 2 3 14#0 0 1 2 3 15#1 4 5 6 7 16#2 8 9 10 11 17#3 12 13 14 15 18 19df=func(df) 20print(df) 21# 0 1 2 3 22#0 0 2 4 6 23#1 8 10 12 14 24#2 16 18 20 22 25#3 24 26 28 30

投稿2020/02/09 06:35

編集2020/02/09 10:34
meg_

総合スコア10577

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ryooope

2020/02/09 10:15

解答ありがとうございます。 3*3ならできたのですが、4*4, 5*5等をするとやはり同じ結果になるのですが何かご存知でしょうか?
meg_

2020/02/09 10:35

「やはり同じ結果になる」の意味が分かりませんが、当方では回答に追記したコードで動作確認出来ました。
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