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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、ランキング作成方法

Noah_4217

総合スコア9

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2020/02/10 10:28

pythonのpandasでのデータフレームの扱いについての質問です。

以下、例を用いて説明させて頂きます。

nameという列には果物の名前が無作為に3種類(りんご、バナナ、ぶどう)入っています。
それぞれ果物の数は異なります。

weightという列には果物の重さが入っています。種類が同じでもそれぞれの重さは異なります。

placeという列にはその果物が採れた場所(便宜上、アルファベットで表します)が入っています。

この時、果物の種類別に重さの上位5位が採れた場所を示す添付画像のようなデータフレームを作成するとしたらどのようなコードを書けば良いでしょうか。

よろしくお願いします。

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Python

1df.groupby('name').apply(lambda d:d.sort_values(by='weight', ascending=False).iloc[:5, d.columns.get_loc('place')].reset_index(drop=True))

でどうでしょう

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4N = 100 5df = pd.DataFrame( 6 {'name': np.random.choice(['りんご','バナナ','ぶどう'], N), 7 'weight': np.random.uniform(0,20,N), 8 'place': np.random.choice(['A','B','C','D','E','F'], N)}) 9 10ret = df.groupby('name').apply(lambda d:d.sort_values(by='weight', ascending=False).iloc[:5, d.columns.get_loc('place')].reset_index(drop=True)) print(ret) 11place 0 1 2 3 4 12name 13ぶどう C B F A A 14りんご C B F A C 15バナナ E C A F F

投稿2020/02/11 02:27

magichan

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