質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
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

解決済

1回答

935閲覧

pandasで重複する行を結合、その後重複したvalueをカラムごとに分割

Zhiye

総合スコア7

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。

0グッド

0クリップ

投稿2020/08/30 10:00

編集2020/08/30 19:34

プログラミング初心者で、皆様のご教示が頂きたく投稿いたしました。
何卒宜しくお願い致します。

重複する行を結合、その後重複したvalueをカラムごとに分割するコードを書いています。

import pandas as pd # before df_before = pd.DataFrame({'code' : [1,1,1,2,2,3,4,5], 'material' : ['a','b','c','e','f','a','b','c']}) print(df_before) # code material # 0 1 a # 1 1 b # 2 1 c # 3 2 e # 4 2 f # 5 3 a # 6 4 b # 7 5 c # after df_after = pd.DataFrame({'code' : [1,2,3,4,5], 'material' : ['a','e','a','b','c'], 'material_1' : ['b','f','x','x','x'], 'material_2' : ['c','x','x','x','x']}) print(df_after) # code material material_1 material_2 # 0 1 a b c # 1 2 e f x # 2 3 a x x # 3 4 b x x # 4 5 c x x #'x'は仮の値。本来は空欄 #2ステップでafterになることを想定 # 1.group_byで結合 # 2.value内の重複したデータを分割 # 1.group_byで結合 df_before_01 = df_before.groupby('code').apply(lambda x: x.sum()).drop('code', axis=1).reset_index() print(df_before_01) # code material # 0 1 abc # 1 2 ef # 2 3 a # 3 4 b # 4 5 c # 2.value内の重複したデータを分割(以下の手順で進めることを想定)  # 結合した'material'のvalueで含まれている文字列が一番多いものをカウントする   (例:上記の事例の場合、'material'のvalueで文字列が最も多いvalueは、'abc'の計3個)  # columnには1個の文字列としたいため、columnを増やす   (例:上記の場合、'b','c'のそれぞれに'material_1','material_2'を追加)   # 下記が希望する最終結果(※x:は仮の値。本来は空欄) # code material material_1 material_2 # 0 1 a b c # 1 2 e f x # 2 3 a x x # 3 4 b x x # 4 5 c x x # 文字列をカウントするのはcounterを使用する気はするが、文字列の各要素の個数はカウントできるものの、  value内の最大個数をカウントできない? # 1つのValueに複数ある文字列を、新しく設けたcolumnに移動させる方法が思いつかず。。。 そもそも想定が間違っているかもしれませんが、ご教示のほど何卒宜しくお願い致します。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

meg_

2020/08/30 12:15

> 2.value内の重複したデータを分割 希望する最終結果を提示ください。
Zhiye

2020/08/30 12:40

ご返信頂き誠にありがとうございます。 value内の重複したデータ分割の結果ですが、例えばvalue内に3つ重複した場合(例:abc)、'material'のカラムに'a'、'material_1'に'b'、'material_2'に'c'のように、重複したvalueを単体に振り分けたいと考えています。 難しいのは結合後の重複するデータが最大何個かわからないため、はじめから新しいカラムをいくつ設ければよいかわからず困っています。
meg_

2020/08/30 13:33

文章では分かりにくいので、希望する最終結果(データフレーム)を質問に追記してください。
meg_

2020/08/30 13:36

> 難しいのは結合後の重複するデータが最大何個かわからないため 結合後に調べるのでは駄目なのですか?
Zhiye

2020/08/30 19:29

ご返信頂き誠にありがとうございました。 希望する最終結果を質問に追記いたしました。 また、想定される解決手順もあわせて追記しました。 宜しくお願い致します。
guest

回答1

0

ベストアンサー

以下のように新たなデータフレームを作りこめばよいと思います。

Python

1import pandas as pd 2 3# before 4df_before = pd.DataFrame({'code' : [1,1,1,2,2,3,4,5], 5 'material' : ['a','b','c','e','f','a','b','c']}) 6 7df_before_01 = df_before.groupby('code').apply(lambda x: x.sum()).drop('code', axis=1).reset_index() 8print(df_before_01) 9# code material 10#0 1 abc 11#1 2 ef 12#2 3 a 13#3 4 b 14#4 5 c 15 16a = df_before_01['material'].apply(lambda x:list(x)).tolist() 17n_col = max([len(l) for l in a]) 18df = pd.DataFrame( a, columns=[f'mat{i+1}' for i in range(n_col)]) 19 20df.insert(0,'code', df_before_01['code']) 21df = df.fillna('x') 22print(df) 23# code mat1 mat2 mat3 24#0 1 a b c 25#1 2 e f x 26#2 3 a x x 27#3 4 b x x 28#4 5 c x x

投稿2020/08/30 23:11

can110

総合スコア38341

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

Zhiye

2020/08/31 17:12

アドバイス頂き本当にありがとうございました。大変助かりました。 初心者でうまくコードが書けないですが、頂いたコードを今後に役立てたいです。 重ねてにはなりますが、お礼申し上げます。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問