Python pandas len 文字数追加

Question

【欲しい結果】
・文字数を確認する。
・新しい列を増やしてそこに文字数も入れる

【エラー部分】
lenの使い方がわからない。
import pandas as pd
df= pd.read_excel('test.xls',)
grp=df.groupby('Ids').sum()
grp['len'] = grp.len['Text']→ここが違う？
grp.head()

【grp.headの結果】
Idsの部分は同じIdsでも日付毎に全部IDがエクセルに入ってるので、下記の用にIDが足し算されてる
|列1|列2|列3|列４
|:--|:--:|--:
|IDs|Spend|text|
|123|200|あいう
456|100|エオ
789|100|かき

【欲しい結果】
|列1|列2|列3|列４
|:--|:--:|--:
|IDs|Spend|text|Len
|123|200|あいう|3
456|100|エオ|2
789|100|かき|2


【エクセルの形】
|列1|列2|列3|列４|
|:--|:--:|--:
|Time|Spend|IDs|Text
|11-Feb-2020 00:00|200|123|あいう|
12-Feb-2020 00:00|100|456|エオ|
13-Feb-2020 00:00|100|789|かき|

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO

s = """Time,Spend,IDs,Text
11-Feb-2020 00:00,200,123,あいう
12-Feb-2020 00:00,100,456,エオ
13-Feb-2020 00:00,100,789,かき"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))

# IDsがかぶった場合はとりあえず文字を連結する
grp = df.groupby('IDs').agg({'Spend':np.sum, 'Text':lambda col: ''.join(col)})
grp['Len'] = grp['Text'].str.len()
print(grp)
"""
     Spend Text  Len
IDs
123    200  あいう    3
456    100   エオ    2
789    100   かき    2
"""

Comments

[pon244]

毎回ありがとうございます！
下記でGroupByあとのデータにLenを使って入れることは可能でしょうか。
df = pd.DataFrame({'text':[＃ここにどうやってDataFrameのテキストを代入？]})

Lenの使い方はわかったのですが、自分の現状のときに組み合わせ方がわからないです
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
import pandas as pd
df= pd.read_excel('test.xls',)
grp=df.groupby('Ids').sum()
grp.head()
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

[8524ba23]

IDsがかぶった場合、Textをどう集計すべきかを考える必要がありますが
とりあえず回答を修正しました。

[pon244]

下記に関してはエクセルでImportするので、
s ='test.xlsx'
df = pd.read_csv(StringIO(s))
OR
df = pd.read_excel(StringIO('test.xlsx))
で実行するとunsupported operand type(s) for <<: 'str' and 'int'になってしまいます泣き
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
s = """Time,Spend,IDs,Text
11-Feb-2020 00:00,200,123,あいう
12-Feb-2020 00:00,100,456,エオ
13-Feb-2020 00:00,100,789,かき"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))

[8524ba23]

pd.read_csv(StringIO(s))はあくまでテスト用のコードです。

[pon244]

なんどもすいません！
下記に変更して、TextでGroupbyをしました。そしてLenの結果はでましたが、
エクセルの形式上、同じTextでも日にちが違うなどがあり、重複しております。
ですので、結果としても
あいう　３ではなく、あいう６（あいうが二つある場合）となってしまいます。
grp = df.groupby('Text').agg({'Spend':np.sum, 'Text':lambda col: ''.join(col)})
grp['Len'] = grp['Text'].str.len()
grp.head()

[8524ba23]

集計しているのですから「重複した場合はどうするか」を決める必要があります。
文字列を連結する、先頭の文字列を採用する。