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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。

Q&A

1回答

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groupby()メソッドを利用したグラフの実現

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総合スコア0

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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投稿2020/07/04 11:52

編集2022/01/12 10:55

もう一度考え直したいので白紙にさせてください

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can110

2020/07/04 18:12

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。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/07/04 21:49

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。
can110

2020/07/07 08:21

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。
guest

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。

Python

1import pandas as pd 2 3# 方法1:グループ化の後に抽出 4df = pd.DataFrame({'country':['US','JP','JP','EN'],'val':[1,2,3,4]}) 5grp = df.groupby('country').mean() 6ret = grp.query('country == "JP"') 7print(ret) 8# val 9#country 10#JP 2.5 11 12# 方法2:抽出後にグループ化 13df_jp = df.query('country == "JP"') 14ret = df_jp.groupby('country').mean() 15print(ret) 16# val 17#country 18#JP 2.5

投稿2020/07/04 18:28

can110

総合スコア38233

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/07/04 21:58

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?
can110

2020/07/04 22:00

> 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

退会済みユーザー

2020/07/04 22:35

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?
can110

2020/07/04 22:43

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

退会済みユーザー

2020/07/04 23:04

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。
can110

2020/07/05 05:41

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?
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