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  • can110

    2020/07/05 03:12

    groupbyの手前に「print(df.info())」して出力された結果を提示ください。
    そのうえで、どの列が「国のコード」なのかを明示ください。

    キャンセル

  • 退会済みユーザー

    退会済みユーザー

    2020/07/05 06:49

    結果を上に提示しました。country_region_codeがJPの場合をgroupbyしたいです。

    キャンセル

  • can110

    2020/07/07 17:21

    本文を元に戻して「考え直す」旨の自己回答を投稿してください。

    キャンセル

回答 1

0

国のコードが"JP"のみのデータの平均値をとり

dfのカタチが不明なのでシンプルな例で回答します。以下のようにするとできます。

import pandas as pd

# 方法1:グループ化の後に抽出
df = pd.DataFrame({'country':['US','JP','JP','EN'],'val':[1,2,3,4]})
grp = df.groupby('country').mean()
ret = grp.query('country == "JP"')
print(ret)
#         val
#country
#JP       2.5

# 方法2:抽出後にグループ化
df_jp = df.query('country == "JP"')
ret = df_jp.groupby('country').mean()
print(ret)
#         val
#country
#JP       2.5

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  • 2020/07/05 07:43

    いえ。dfを定義しなおす必要はありません。

    キャンセル

  • 2020/07/05 08:04

    can110さんの回答を参考にソースコードを書き直してみましたがエラーが発生しました。お時間あれば見ていただきたいです。

    キャンセル

  • 2020/07/05 14:41

    melt関数を使っているようですが、ちょっとやりたいことが分かりかねます。
    具体的に現状のmelt関数呼び出し手前までの入力データdfのデータ内容(print結果)とmelt実行結果の(得たい)結果データ例を質問本文に追記で提示いただけますでしょうか?

    キャンセル

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