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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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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。

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pandasで読み込んだcsvの単位付きの値を単位無しに変換したい

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投稿2020/04/05 14:56

pandasで読み込んだcsvファイル[df_train]に[距離]という行があって、その値に[km]や[m]といった単位が付いています。

列1列2距離
1.2 km
1.3 km
9 m

この時下の表のように、[km]や[m]といった単位を取り除きつつ、[m]単位の値にする前処理の方法を知りたいです。

列1列2距離
1200
1300
9

よろしくお願い致します。

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回答2

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ベストアンサー

この手の(文字列を解析して数値に変換するような)処理は、文字列のフォーマットが一律であればそれほど難しくないのですが、想定しているフォーマット外の文字が紛れ込んだりすると直ぐに動作しなくなるので注意が必用です。

で今回の場合、距離列のフォーマットが全て
"(数値) (単位)"
のように(数値)と(単位)がスペース区切りとなっており、(単位)の種類として 'm'と'km'の2種類しかないという想定であれば

Python

1tmp = df['距離'].str.split(expand=True) 2df['距離'] = tmp[0].astype('float').mul(tmp[1].map({'m': 1, 'km':1000}))

と書けます。

最初に書いたとおり文字列に想定外(単位が無かったり、スペースが無かったり、スペースが全角だったり・・)の場合は動作しま
せんのでご注意ください

Python

1import pandas as pd 2df = pd.DataFrame({ 3 '列1':[0,0,0], 4 '列2':[0,0,0], 5 '距離':['1.2 km','1.3 km','9 m']}) 6# 列1 列2 距離 7# 0 0 0 1.2 km 8# 1 0 0 1.3 km 9# 2 0 0 9 m 10 11tmp = df['距離'].str.split(expand=True) 12df['距離'] = tmp[0].astype('float').mul(tmp[1].map({'m': 1, 'km':1000})) 13# 0 0 0 1200.0 14# 1 0 0 1300.0 15# 2 0 0 9.0

投稿2020/04/06 00:19

magichan

総合スコア15898

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こんな感じでしょうか。

def func(a): # まずは空白を削除 a = a.replace(" ", "") # kmかどうかを判定する if a.find("km") != -1: # kmなら、1000倍する a = a.replace("km", "") a = float(a) * 1000 else: # mなら、そのまま a = a.replace("m", "") a = float(a) a = int(a) return a x = "1.2 km" y = "9 m" xx = func(x) yy = func(y) print(xx) print(yy)

pandasで取ってきた文字列をこのfuncに入れればできます!

不明点があれば、何なりとご連絡ください。

投稿2020/04/05 15:39

Matsui_hero

総合スコア346

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