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pon244

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grp1=df.groupby('Time').sum()
grp1['CPI']=grp1['Spend']/grp1['Installs']
grp1['前日との差分Spend'] = grp1['Spend'].diff()
grp1['前日との差分CPI'] = grp1['CPI'].diff()
grp1[['Spend', 'CPI','前日との差分Spend','前日との差分CPI']].round()


【試したこと】

a=grp1[['Spend', 'CPI','前日との差分Spend','前日との差分CPI']].round()
a.index[3][['Spend', 'CPI','前日との差分Spend','前日との差分CPI']].round()
a.index[3]で2020-02-23の数字は帰ってきます。
a.index['2020-02-23']ではエラーになります。おそらくIndexに設定してるからかも。

実際の表は多いので、指定の期間だけを表示できるようにしたい。

grp1の結果

Time Spend CPI 前日との差分Spend 前日との差分CPI
2020-02-21 10 5 0 0
2020-02-22 20 6 10 1
2020-02-23 30 7 10 1
2020-02-24 40 8 10 1

欲しい結果

Time Spend CPI 前日との差分Spend 前日との差分CPI
2020-02-23 30 7 10 1
2020-02-24 40 8 10 1
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回答 1

checkベストアンサー

+1

日時データを扱っており、そのデータをIndexとしているのであれば、データの型をDatetime型としてDatetimeIndexとすることをお勧めいたします。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#indexing

このようにすることで、 日時でのスライスを使ってデータの一部を取得することができるようになります。

import pandas as pd
import io

data = """
Time,Spend,CPI,前日との差分Spend,前日との差分CPI
2020-02-21,10,5,0,0
2020-02-22,20,6,10,1
2020-02-23,30,7,10,1
2020-02-24,40,8,10,1
2020-02-25,50,9,10,1
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))

#Time行をIndex化
df = df.set_index('Time', drop=True)

#Time行(index)をdatetime型に変換
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 2/22のデータ
print(df.loc['2020/2/22'])
#Spend          20
#CPI             6
#前日との差分Spend    10
#前日との差分CPI       1
#Name: 2020-02-22 00:00:00, dtype: int64

# 2/23以降のデータ
print(df.loc['2020/2/23':])
#            Spend  CPI  前日との差分Spend  前日との差分CPI
#Time
#2020-02-23     30    7           10          1
#2020-02-24     40    8           10          1
#2020-02-25     50    9           10          1

# 2/22以前のデータ
print(df.loc[:'2020/2/23'])
#            Spend  CPI  前日との差分Spend  前日との差分CPI
#Time
#2020-02-21     10    5            0          0
#2020-02-22     20    6           10          1
#2020-02-23     30    7           10          1

# 2/22 - 2/24の間のデータ
print(df.loc['2020/2/22':'2020/2/24'])
#            Spend  CPI  前日との差分Spend  前日との差分CPI
#Time
#2020-02-22     20    6           10          1
#2020-02-23     30    7           10          1
#2020-02-24     40    8           10          1

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  • 2020/03/04 15:37

    grp1[['Spend', 'CPI','前日との差分Spend','前日との差分CPI']].round()
    grp1.index = pd.to_datetime(grp1.index)
    grp1.loc['2020/2/22']

    上記のように当てはめたのですが、選択したデータ以外がDataFrame出ない形で出てしまったのですが、
    何が間違ってるいるのでしょうか、、、泣

    キャンセル

  • 2020/03/04 15:40

    下記のように変数にしてからだと取れました!これをDataFrameの形で抽出することは可能でしょうか
    これをDataFrameのように表示する方法
    an=grp1[['Spend', 'CPI','前日との差分Spend','前日との差分CPI']].round()
    an.index = pd.to_datetime(an.index)
    an.loc['2020/2/22']

    キャンセル

  • 2020/03/04 15:56

    データを1行だけ選択すると通常は Seriesデータとして結果が得られます。
    どうしても Dataframeの形で得たいのであれば、スライスで始点と終点を同じ値で指定するとかが一番わかり安いかな。。
    an.loc['2020/2/22':'2020/2/22']

    キャンセル

  • 2020/03/04 16:05

    ありがとうございます!
    したかったことが実現できました!!!!

    キャンセル

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