前提・実現したいこと

Pythonを使用しています。

実現したい内容 …

「　for文で処理しているのですが、コードが長くなってしまいます。できれば簡略化したいです。」

実行したコードとその結果

実行したコード

このようなコードを実行しました。

python
1In[]:
2df = pd.DataFrame({'x': np.array([0,1,1,2,2,1,0]),
3                   'y': np.array([0,0,0,0,1,1,1]),
4                   't': np.array([1,3,4,8,9,12,17])})
5xy = np.zeros(0)
6t  = np.zeros(0)
7
8for i in range(len(df)-1):
9    j = copy.deepcopy(i)
10    j += 1
11    
12    t = np.append(t, df['t'][j] - df['t'][i])
13    
14    if df['x'][j]-df['x'][i]==1 and df['y'][j]-df['y'][i]==0:
15        xy = np.append(xy, 'r')
16    if df['x'][j]-df['x'][i]==-1 and df['y'][j]-df['y'][i]==0:
17        xy = np.append(xy, 'l')
18    if df['x'][j]-df['x'][i]==0 and df['y'][j]-df['y'][i]==1:
19        xy = np.append(xy, 'u')
20    if df['x'][j]-df['x'][i]==0 and df['y'][j]-df['y'][i]==-1:
21        xy = np.append(xy, 'd')
22    if df['x'][j]-df['x'][i]==0 and df['y'][j]-df['y'][i]==0:
23        xy = np.append(xy, 'o')
24        
25df_new = pd.DataFrame({'xy': xy,
26                       't' : t})
27
28df_new

行動規範の内容に同意します

回答2件

y	0	1	-1
x
0	o	u	d
1	r	_	_
-1	l	_	_

↑こういう表を作ってindexから取得するのが速いです。

一次元のnp.ndarrayにおいて、前後の値の差を取得するにはnp.ediff1d()を使います。

python
1x = np.array([0, 1, 1, 2, 2, 1, 0])
2y = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1])
3t = np.array([1, 3, 4, 8, 9, 12, 17])
4mapping = np.array([['o', 'u', 'd'],
5                    ['r', '_', '_'],
6                    ['l', '_', '_']])
7
8df_new = pd.DataFrame({'xy': mapping[np.ediff1d(x), np.ediff1d(y)],
9                       't': np.ediff1d(t)})
10print(df_new)
11#   xy  t
12# 0  r  2
13# 1  o  1
14# 2  r  4
15# 3  u  1
16# 4  l  3
17# 5  l  5

投稿2020/03/16 09:04

kirara0048

総合スコア1399

ベストアンサー

DataFrame上で処理するとしたらこんな感じになります。

Python
1import pandas as pd
2import numpy as np
3
4df = pd.DataFrame({'x':[0, 1, 1, 2, 2, 1, 0],
5              'y':[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
6              't':[1, 3, 4, 8, 9, 12, 17]})
7conv = pd.Series(['r','l','u','d','o'],
8                 index=[(1.,0.),(-1.,0.),(0.,1.),(0.,-1.),(0.,0.)])
9
10df['xy'] = df[['x','y']].diff().apply(tuple, axis=1).map(conv)
11df['t2'] = df['t'].diff()
12print(df)
13#   x  y   t   xy   t2
14#0  0  0   1  NaN  NaN
15#1  1  0   3    r  2.0
16#2  1  0   4    o  1.0
17#3  2  0   8    r  4.0
18#4  2  1   9    u  1.0
19#5  1  1  12    l  3.0
20#6  0  1  17    l  5.0