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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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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pythonでの繰り返し処理のコードの書き方について

fu_3823

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投稿2020/06/19 21:16

pythonで繰り返し処理を以下のように書きました。
時系列のpandasデータフレームに、1日ずつずらしたラグの列を関数を用いて順次追加する処理です。
dfがデータフレーム、make_lagがその関数です

python3

1LAGS_SPLIT = [col for col in range(100)] 2for i in LAGS_SPLIT: 3 df = pd.concat([df, make_lag(i)], axis = 1)

これで、正しくうごくのですが、これをfor文を使わずに書く方法はないでしょうか。
イメージとしては、map(make_lag, LAGS_SPLIT)のように、make_lag関数の引数に、逐次リストの要素を投げる関数や方法がないか知りたいです。

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ベストアンサー

reduceはどうでしょうか?
Pythonに限らずRubyやjavascript、C#、scala等多くの言語にreduce(reject)というメソッドが用意されています

Pythonの場合はfunctoolsに入っていて、これをimportして使います。
https://docs.python.org/ja/3/library/functools.html#functools.reduce

py

1import functools

こんな風になると思います

py

1LAGS_SPLIT = [col for col in range(100)] 2df = functools.reduce(lambda d, i: pd.concat([d, make_lag(i)], axis = 1), LAGS_SPLIT, df)

投稿2020/06/20 06:54

編集2020/06/20 06:56
maai

総合スコア463

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頑張って作ろうとしましたがエレガントな回答を見つけられませんでした。ラグを作るだけならSeriesに対してshift()を使うのが楽です。

python

1for i in LAGS_SPLIT: 2 df[f"lag{i}"] = df["data"].shift(-i)

グローバル変数を使って良いのならmapでもできないことはないです。

python

1def make_lag(x): 2 global df 3 df[f"lag{x}"] = df.iloc["data"].shift(-x) 4list(map(make_lag, LAGS_SPLIT))

投稿2020/06/19 22:25

yymmt

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