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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。

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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pythonのilocメソッドの出力結果について

akpqky

総合スコア29

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2020/09/11 13:50

import pandas as pd df = pd.DataFrame([[40, "a", True],[20, "b", False],[30, "c", False]]) df.index = ["01", "02", "03"] df.columns = ["A", "B", "C"] def judge(arg): if arg < 50: return "low" elif arg < 70: return "middle" else: return "high" df.loc[:, "C"] = df.iloc[:, 0] * 2 df.loc[:, "B"] = df.iloc[:, 2].apply(judge) _ = df["C"] > 50 df = df[_] print(df.iloc[0 , 0], df.iloc[1 ,1])

上記の最後から3行目(_ = df["C"] > 50)と2行目(df = df[_])でやっていることの意味がわかりません。出力結果を40 lowから40 middleに変えていると思うのですが、なぜlow→middleになるのかご教示ください。

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meg_

2020/09/11 13:53

質問のコードはどこかからのコピペですか?
hentaiman

2020/09/11 13:59

変数の代入をやめた形で書き直してみるなど、試せることはあるので試してみてください なんかの勉強の過程で出てきたコードならならそれで分かるはず
akpqky

2020/09/12 02:29

python資格試験の勉強をしていて、上記のコードを実装し、変数を変えて解読を試みたりしたのですが、わかりません。
guest

回答1

0

ベストアンサー

まず _ は、この場合、一種の変数名だと考えてください。普通は _ は、複数返り値の関数の捨てる側の値を受けるために使い、こういう使い方はしません。

_ = df["C"] > 50
はdfの"C"列のみを抽出して >50 という論理演算を各要素に対して行うpandasの演算です。
この時点で _ には

01 True 02 False 03 True

が入ります。(01〜03は行ラベルなので、3行1列の縦ベクトルです)

df = df[]
はdfの各行を、
の論理値に応じて抽出するpandasの演算です。
よって、2行目が削除されdfは

A B C 01 40 high 80 03 30 middle 60

となります。

コードのいろいろな部分でprintを入れて変化を観察してみると、理解しやすいと思います。

投稿2020/09/12 05:54

編集2020/09/12 06:14
toast-uz

総合スコア3266

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akpqky

2020/09/12 07:46

丁寧にご説明いただき、ありがとうございます。ようやく理解できました。
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