groupby()メソッドを利用したグラフの実現

Question

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もう一度考え直したいので白紙にさせてください

Comments

[8524ba23]

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。

[退会済みユーザー]

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。

[8524ba23]

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。

Answer 1

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

Comments

[退会済みユーザー]

一度pd.DataFrameで定義しなければならないのですか？今回の場合、提示していただいた例でいう'val'のような値がCSVファイル内に6000個ほどあるのですが、その場合は全て定義しなければなりませんか？

[8524ba23]

> 一度pd.DataFrameで定義しなければならないのですか？
いえ。単に例のためのデータです。

[退会済みユーザー]

というと、今回の場合では
df = df[df['country_region_code'] == 'JP']
などという行をいれてdfを定義しなおせばいいのでしょうか？

[8524ba23]

いえ。dfを定義しなおす必要はありません。

[退会済みユーザー]

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。

[8524ba23]

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？