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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。

Q&A

1回答

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pandas 関数作成

Noah_4217

総合スコア9

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。

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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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投稿2020/02/29 08:52

以下のコードのようなデータフレームの下処理をする関数を作ろうと試みました。 ですが、一番下の使う列だけをピックアップするためのコードだけが反映されません。 どうしたら良いでしょうか。よろしくお願いします。

コード

python3

1def preparation(df_local) : 2 3# 新しい列追加 (単位変換) 4 5 df_local['球速(km/h)'] = df_local['release_speed'] * 1.60934 6 7# 列名変更 8 9 df_local.rename(columns = { 10 11 'pitch_type' : '球種' , 12 'game_date' : '試合日' , 13 'player_name' : '選手名' , 14 15 }, inplace = True) 16 17# データの置換(英 → 日) 18 19 df_local.replace({'球種' : {'FF':'4シーム', 'CU':'カーブ', 'FC':'カットボール', 'CH':'チェンジアップ', 'SC':'スクリュー', 'PO':'ウエストボール', 'FT':'2シーム', 'SI':'シンカー', 'FS':'スプリット', 'KC':'ナックルカーブ', 'KN':'ナックル', 'FO':'フォーク', 'SL':'スライダー', 'EP':'スローボール'}} , inplace = True) 20 21# 使う列だけピックアップ 22 23 df_local.loc[ : , ['球種', '試合日', '選手名','球速(km/h)']] 24 25 26

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guest

回答1

0

df_local = df_local.loc[ :, ~のようにlocした結果を(元の)データフレームに代入する必要があります。

投稿2020/02/29 09:41

can110

総合スコア38341

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