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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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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。

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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2020/06/19 05:11

前提・実現したいこと

csvファイルの日付欄から旬を求めたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

日付欄には"2019-11-3"と言う風に日付が入っています。 そこから月のみは抽出したのですが、そこから旬を求めることができませんでした。 if文を使ってみたのですが、すべて同じ季節になってしまい、うまくできませんでした。 そして階層型インデックスを使ってみてそれはできたのですが、他の方法があれば知りたいです。

該当のソースコード

python

1lunch_box["datetime"] = pd.to_datetime(lunch_box["datetime"]) 2 3# 月の抽出 4lunch_box["month"] = lunch_box["datetime"].dt.month 5 6lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 3, 'season'] = '春' 7lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 4, 'season'] = '春' 8lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 5, 'season'] = '春' 9lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 6, 'season'] = '夏' 10lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 7, 'season'] = '夏' 11lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 8, 'season'] = '夏' 12lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 9, 'season'] = '秋' 13lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 10, 'season'] = '秋' 14lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 11, 'season'] = '秋' 15lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 12, 'season'] = '冬' 16lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 1, 'season'] = '冬' 17lunch_box.loc[lunch_box['month'] == 2, 'season'] = '冬'

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

上のコードも改善できるとは思いますが、今は他の方法で”旬”を出す方法があれば知りたいです。

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python

1pd.cut(df["date"].dt.month % 12, [0, 3, 6, 9, 12], labels=["冬", "春", "夏", "秋"], right=False)

投稿2020/06/19 05:58

編集2020/06/19 06:33
barobaro

総合スコア1286

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ベストアンサー

整数 (1 ~ 12) -> 季節の文字列という変換関数を用意して、Series.map() で適用すればよいです。

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame( 4 {"date": pd.date_range(start="2020/01/01", end="2020/12/31", freq="M")} 5) 6 7 8def to_season(m): 9 if 1 <= m <= 3: 10 return "春" 11 if 4 <= m <= 6: 12 return "夏" 13 if 7 <= m <= 9: 14 return "秋" 15 if 10 <= m <= 12: 16 return "冬" 17 18 19df["season"] = df["date"].dt.month.map(to_season) 20print(df) 21# date season 22# 0 2020-01-31 春 23# 1 2020-02-29 春 24# 2 2020-03-31 春 25# 3 2020-04-30 夏 26# 4 2020-05-31 夏 27# 5 2020-06-30 夏 28# 6 2020-07-31 秋 29# 7 2020-08-31 秋 30# 8 2020-09-30 秋 31# 9 2020-10-31 冬 32# 10 2020-11-30 冬 33# 11 2020-12-31 冬

投稿2020/06/19 05:26

tiitoi

総合スコア21956

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2020/06/19 05:36

ありがとうございます。 解決することができました。
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