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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でpagerangeを展開しDataframeで取得したい

barobaro

総合スコア1286

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2020/04/17 02:01

前提・実現したいこと

2-4のようなpangerangeを展開し[2,3,4]のリストではなくstr.splitのexpandのようにDataframeで取得したい

novalue
1A
2-4B
5C
6-9D
10E

こちらに変換したい

value0123
A1
B234
C5
D6789
E10

上から下はmeltで変換できる

novalue
1A
2B
3B
4B
5C
6D
7D
8D
9D
10E

該当のソースコード

python

1import io 2import pandas as pd 3 4data = """\ 5no,value 61,A 72-4,B 85,C 96-9,D 1010,E 11""" 12df = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 13 14df

試したこと

listで取得

python

1def parse_range(s): 2 result = set() 3 4 x = s.split("-") 5 result.update(range(int(x[0]), int(x[-1]) + 1)) 6 7 return sorted(result) 8 9df["no"].apply(parse_range)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Pandas 1.0.3

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Python

1import io 2import pandas as pd 3 4data = """ 5no,value 61,A 72-4,B 85,C 96-9,D 1010,E 11""" 12df = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 13 14def parse(d): 15 tmp = d.split('-') 16 return pd.Series(range(int(tmp[0]), int(tmp[-1])+1)) 17 18df = df[['value']].join(df['no'].apply(parse)) 19print(df) 20 value 0 1 2 3 210 A 1.0 NaN NaN NaN 221 B 2.0 3.0 4.0 NaN 232 C 5.0 NaN NaN NaN 243 D 6.0 7.0 8.0 9.0 254 E 10.0 NaN NaN NaN

投稿2020/04/17 03:20

magichan

総合スコア15898

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barobaro

2020/04/17 04:01

magichanさんありがとうございます 目的通りにできました いつもありがとうございます
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