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データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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。

Q&A

1回答

3244閲覧

DataFrameにSeriesを1行ずつ追加していきたい

ttt_

総合スコア6

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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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投稿2020/08/05 09:28

求める結果
10時までのDataFrameデータに対して11時以降の各時間平均値を1行ずつ追加したい

データ

python

1import pandas as pd 2 3url = "http://www.tepco.co.jp/forecast/html/images/juyo-2019.csv" 4 5df = pd.read_csv(url, encoding="shift_jis", skiprows=2) 6 7df = pd.DataFrame.sample(df, 55) 8 9mean = df.mean()

行ったこと
以下のように結合しようとして見たのですが以下のエラーが出ました。
TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"

エラーの意味が分からず何を修正すればよいか分かりません。
どなたか分かる方がいらっしゃったら教えてください。

python

1#10時までのデータ 2df_10 = df.iloc[:, 0:12] 3 4#Seriesをdf_10と同じ行数のDataFrameに変換 5mean_df = [] 6for i in range(len(df_10)): 7 mean_df.append(mean) 8 9mean_df = pd.DataFrame(mean_df) 10 11#結合 12test_mean = pd.concat(df_10, mean_df) 13 14test_mean.head()

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meg_

2020/08/05 12:45

dfの中身(df.head()の内容)とやりたいことのbefore・afterを提示できますか?(文章とコードからではよく分かりませんでした)
guest

回答1

0

test_mean = pd.concat([df_10, mean_df])のようにリストなりにして渡してください。
詳細はpandas.concatを参照ください。

投稿2020/08/05 10:55

can110

総合スコア38233

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ttt_

2020/08/05 11:51

ご指摘いただいた通りtest_mean = pd.concat([df_10, mean_df], axis=1)に変更したらエラーは出なくなりましたが、一部がNanに変化し89行に増えていました。df_10, mean_dfは共に55行なのですが、なぜなのでしょうか。
can110

2020/08/05 12:07

足したから増えるのは当然だと思いますが、いかがでしょうか? 詳細はpandas.concatを参照ください。
ttt_

2020/08/05 12:12

ご返信ありがとうございます。 確認します。
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