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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。

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pandasのデータを結合する

hachiroku

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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。

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投稿2020/04/13 23:13

python

1date_index = pd.date_range('2020-03-15', freq='D', periods=28)

python

1day_of_week = date_index.weekday_name

python

1df1 = pd.DataFrame(day_of_week, 2 index=date_index, 3 columns=['day_of_week'])

df1

day_of_week
2020-03-15Sunday
2020-03-16Monday
2020-03-17Tuesday
2020-03-18Wednesday
2020-03-19Thursday
2020-03-20Friday
...

df2
||tag|3/15日|3/16月|3/17火|3/18水|3/19木|3/20金|...|||
|:--|:--:|--:|
|0|a|33|32|45|45|43|34|
|1|b|22|12|21|21|24|22|
|2|c|...|||||||
|3|d|...|||||||
|4|e|...|||||||
|5|f|12|13|12|12|14|15||
...

df3
||day_of_week|tag|reuslt|
|:--|--:|
|2020-03-15|Sunday|a|33|
|2020-03-16|Monday|a|32|
|2020-03-17|Tuesday|a|45|
|2020-03-18|Wednesday|a|45|
|2020-03-19|Thursday|a|43|
|2020-03-20|Friday|a|34|
|...|...|||
|2020-03-15|Sunday|f|12|
|2020-03-16|Monday|f|13|
|2020-03-17|Tuesday|f|12|
|2020-03-18|Wednesday|f|12|
|2020-03-19|Thursday|f|14|
|2020-03-20|Friday|f|15|

df3のようにするにはどのようにしたらよいでしょうか?

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回答1

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ベストアンサー

df1は不要、df2 を加工するだけで良いかと思います。

やっていることは

  • 'DataFrame.melt()` にてデータの形式をdf3の形式に加工
  • date列(文字列)をdatetime型に変換
  • date列をIndexに設定
  • day_of_week 行を生成

です。

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 5tag,3/15日,3/16月,3/17火,3/18水,3/19木,3/20金 6a,33,32,45,45,43,34 7b,22,12,21,21,24,22 8f,12,13,12,12,14,15 9""" 10 11df2 = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 12df3 = df2.melt(id_vars='tag', var_name='date', value_name='result') 13df3['date'] = pd.to_datetime('2020/' + df3['date'].str.extract('(\d+/\d+)', expand=False)) 14df3 = df3.set_index('date', drop=True) 15df3['day_of_week'] = df3.index.weekday_name 16print(df3) 17# tag result day_of_week 18#date 19#2020-03-15 a 33 Sunday 20#2020-03-15 b 22 Sunday 21#2020-03-15 f 12 Sunday 22#2020-03-16 a 32 Monday 23#2020-03-16 b 12 Monday 24#2020-03-16 f 13 Monday 25#2020-03-17 a 45 Tuesday 26#2020-03-17 b 21 Tuesday 27#2020-03-17 f 12 Tuesday 28#2020-03-18 a 45 Wednesday 29#2020-03-18 b 21 Wednesday 30#2020-03-18 f 12 Wednesday 31#2020-03-19 a 43 Thursday 32#2020-03-19 b 24 Thursday 33#2020-03-19 f 14 Thursday 34#2020-03-20 a 34 Friday 35#2020-03-20 b 22 Friday 36#2020-03-20 f 15 Friday

投稿2020/04/14 00:36

magichan

総合スコア15898

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hachiroku

2020/04/14 01:35

pandas.melt()知らなかったのでとても参考になりました。reshapeしてfor文とpd.concat()でなんとかしようとしていたので助かりました。ここからデータをさらに加えてSARIMAモデルでデータ可視化できるか挑戦してみます。
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