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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。

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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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PandasのMultiIndexのColumnsで列を削除後Stackしたい

omanko

総合スコア10

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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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2020/09/04 15:44

編集2020/09/04 15:46

PandasのMultiIndexのColumnsで列を削除後Stackしたい

python

1 2import pandas as pd 3import numpy as np 4columns=pd.MultiIndex.from_product([['M1','M2','M3'], ['W1','W2','W3','W4','W5']], 5names=['month','week']) 6 7data=np.round(np.random.randn(4,15),1) 8 9multidata=pd.DataFrame(data,columns=columns) 10

マルチインデックスのカラム構成になっていて、
M1のW5だけ削除する方法が知りたいです。
さらに削除後に

multidata.stack(level=0)としてM列でまとめたいのですが、その時にLevel1のweek列はW5まで残して、その列にデータが無い場合(Dropした列)はNanや0などとしたいです。

drop使用するとエラーになり、droplevelではすべての列削除されてしまい、うまくいきません。

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M1のW5だけ削除する方法が知りたいです。

Python

1print(multidata.drop(('M1','W5'), axis=1)) 2#month M1 M2 M3 3#week W1 W2 W3 W4 W1 W2 W3 W4 W5 W1 W2 W3 W4 W5 4#0 -0.6 0.2 0.5 0.3 -0.6 -0.2 -1.7 0.1 -0.4 2.2 -0.4 -0.2 0.5 -0.3 5#1 3.0 1.2 0.2 1.0 0.0 0.0 -0.5 1.8 0.9 -0.1 0.5 -0.6 0.8 1.1 6#2 0.7 -0.5 -0.4 1.4 -1.0 0.8 -1.0 0.2 -0.9 2.1 -0.6 0.5 0.4 -1.6 7#3 -1.2 0.2 0.7 -0.5 -0.4 0.5 -0.4 0.3 0.7 -0.0 1.3 -0.8 -0.6 -0.1

投稿2020/09/04 16:36

meg_

総合スコア10605

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omanko

2020/09/04 16:49

ありがとうございます!その後Stackしたら望み通りの結果になりました!最高です! test=multidata.drop(('M1','W5'), axis=1) test.stack(level=0) week W1 W2 W3 W4 W5 month 0 M1 -0.8 0.9 0.6 -1.7 NaN M2 -0.3 -1.0 -1.1 -3.5 1.6 M3 0.9 -2.2 1.0 0.5 -0.4 1 M1 -0.6 -0.3 -0.9 0.0 NaN M2 0.9 1.5 -0.3 1.4 0.6 M3 -0.4 -0.7 -1.3 -1.0 0.1 2 M1 -1.2 0.4 0.2 0.9 NaN M2 -0.9 -0.8 1.5 -0.4 -1.6 M3 -0.5 -0.9 -0.4 1.4 0.2 3 M1 0.6 0.5 -1.4 0.0 NaN M2 -0.5 1.9 0.3 -0.4 -0.3 M3 -1.4 -0.3 0.2 1.0 1.3
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