Python Pnadas 行列の追加 計算 方法

Question

【実行したいこと】
1.エクセルをImport
2.データの整理
3.整理後にBとCを割り算をした列を作成したい　→ここができません。

【エラー部分】
結果DがInfとして出てきてしまいます。
エクセルのA列が時間のなっており、重複が多くUniqueにするためgrp = df.groupby('Time period').sum()を使用。

A列をUniqueの数字にしてから、Cの合計値とDの合計値を割り算してBという結果を表示させたい
実際のコード

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("test.csv", index_col=1)
grp = df.groupby('Time period').sum()
grp.head()
grp = df.groupby('Time period').sum()
grp.head()
df['D'] = df['B'] /df['C']
grp.head(2)

【エクセル例】

列1	列2	列3
A	B	C
11-Feb-2020 00:00	100	10
12-Feb-2020 00:00	100	10
13-Feb-2020 00:00	100	10
11-Feb-2020 00:00	100	10
12-Feb-2020 00:00	100	10
13-Feb-2020 00:00	100	10

【欲しい結果】
|列1|列2|列3|列４|
|:--|:--:|--:|
|A|B|C|D
11-Feb-2020 00:00|200|20|10
12-Feb-2020 00:00|200|20|10
13-Feb-2020 00:00|200|20|10

Comments

[can110]

「AとBを割り算をした列を」とあるのに「df['B'] = df['C'] /df['D']」とコードにあるなど
エクセルとDataFrameの列の対応関係（データの形）が分かりません。
test.csvの単純な（５、６行×３列程度の）データ例と欲しい結果を提示ください。

Answer 1

いまひとつ提示された例と列名やインデックス列が適合しているか分かりませんが、以下のような感じでしょうか。ポイントはdfではなくgrpに対して処理するということです。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """Time period,B,C
11-Feb-2020 00:00,100,10
12-Feb-2020 00:00,100,10
13-Feb-2020 00:00,100,10
11-Feb-2020 00:00,100,10
12-Feb-2020 00:00,100,10
13-Feb-2020 00:00,100,10"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), index_col=0)

grp = df.groupby('Time period').sum()
grp['D'] = grp['B'] / grp['C']
print(grp)
#                     B   C     D
#Time period
#11-Feb-2020 00:00  200  20  10.0
#12-Feb-2020 00:00  200  20  10.0
#13-Feb-2020 00:00  200  20  10.0

Comments

[pon244]

ありがとうございます！解決しました！