Q&A
コードは「コードの挿入」で記入してください。
以下のdataframe(実際には100行以上ある)に対し、ID(AAA100,BBB200など)で文字列検索をかけ、各IDに対応した5種の新しいdataframe(df_AAA100,df_BBB200,... の5種)に入れたいです(※期待されるアウトプット)。
import pandas as pd list = [ [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']] df = pd.DataFrame(list) df.index = ['row0','row1','row2','row3','row4','row5'] print(df) # c00 c01 c02 c03 c04 #0 1 100 0.33 AAA AAA100 #1 2 200 0.67 BBB BBB200 #2 3 300 1.00 CCC CCC300 #3 4 400 1.33 DDD DDD400 #4 5 500 1.67 EEE EEE500 #5 6 600 2.00 FFF FFF600 コード
※期待されるアウトプット
下記dataframeはdf_AAA100 = df[df["c04"] == "AAA100"]のように、それぞれでスクリプトを書けば
作成されると思いますが、for文で数行でまとめて実行することはできませんでしょうか。
print(df_AAA100) # 0 1 2 3 4 #0 1 100 0.33 AAA AAA100 print(df_BBB200) # 0 1 2 3 4 #0 2 200 0.67 BBB BBB200 print(df_CCC300) # 0 1 2 3 4 #0 3 300 1.00 CCC CCC300 print(df_DDD400) # 0 1 2 3 4 #0 4 400 1.33 DDD DDD400 print(df_EEE500) # 0 1 2 3 4 #0 5 500 1.67 EEE EEE500 print(df_FFF600) # 0 1 2 3 4 #0 6 600 2.00 FFF FFF600 コード
この場合で言うと、右から2列目と左から2列目の値を結合して
一番右の列に挿入したいという意図であっていますでしょうか？
いえ、検索文字列に応じて各行を丸丸抽出して、各新規dataframe(df_AAA100,df_BBB200,... )の5種に挿入したいということになります。説明が下手で申し訳ありません。
うーん、まだわからないです。。
ごめんなさい。
上記のlistの値以外に別の値の例があればわかるのかな？？
やりたいことは、グループ化とはまた別の処理ですか？
IDとは、一番右の列ですか？2列目、4列目は、気にしなくて良いですか？
IDは同じものが複数回出てくるのですか？
各IDごとのデータフレームは、元のデータフレームを単純に行抽出したもので良いですか？
※期待されるアウトプットについて、追加いたしました。
IDは一番右の列です。2列目、4列目は検索に関係してきません。IDは実際は同じものが複数回現れます。元のデータフレームを行抽出したいです。
回答2件
0
ベストアンサー
まあ一応、forで回してdf_AAA100などを動的に作成することはできます。
Python
1import pandas as pd 2 3list = [ 4 [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 5 [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 6 [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 7 [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 8 [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 9 [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']] 10 11df = pd.DataFrame(list) 12 13df.index = ['row0', 'row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5'] 14# print(df) 15 16for id_code in df[4]: 17 exec(f'df_{id_code} = df[df[4] == "{id_code}"]') 18 19print(df_AAA100) 20print(df_BBB200) 21print(df_CCC300) 22print(df_DDD400) 23print(df_EEE500) 24print(df_FFF600)
result
1 0 1 2 3 4 2row0 1 100 0.33 AAA AAA100 3 0 1 2 3 4 4row1 2 200 0.67 BBB BBB200 5 0 1 2 3 4 6row2 3 300 1.0 CCC CCC300 7 0 1 2 3 4 8row3 4 400 1.33 DDD DDD400 9 0 1 2 3 4 10row4 5 500 1.67 EEE EEE500 11 0 1 2 3 4 12row5 6 600 2.0 FFF FFF600
投稿2020/10/07 13:49
編集2020/10/07 13:51
総合スコア11990
ご回答誠にありがとうございます。作製されたdataframe(df_AAA100、df_BBB200、...）をto_csvを用いて、TSV形式(ファイル名は大きく変えずに、df_AAA100.tsv、df_BBB200.tsv)に出力したいのですが、for文などを用いて数行で実行する方法はありますでしょうか。
回答に評価も出さないまま、質問に書いていない追加仕様をどんどん積み重ねないでください。ここは質問に対して回答を述べる場で、あなたの要求を無料で実現する場所ではありません。
df[4] で、IDコードのSeriesが得られ、for文でそれを回しながら処理できることが回答で示されたのですから、あとはあなたがそれを利用して、ファイルに書き出すコードを書けばいいのです。
失礼いたしました。トライしてみます。
0
pandasのDataFrameには、グループという機能があり、質問者様のやりたいことが１行でできます。
若干、期待する変数の形とは異なりますが、これで十分でしょう。
Python
1import pandas as pd 2 3list = [ 4[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 5[2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 6[3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 7[4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 8[5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 9[6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']] 10 11df = pd.DataFrame(list) 12 13grouped = df.groupby(4) # これだけ 14 15print(grouped.get_group('AAA100')) 16# 0 1 2 3 4 17# 0 1 100 0.33 AAA AAA100 18 19print(grouped.get_group('BBB200')) 20# 0 1 2 3 4 21# 1 2 200 0.67 BBB BBB200 22 23# 以下略
行ラベルは、あえてそのままにしていますが、振り直すことも簡単にできます。
投稿2020/10/07 12:46
編集2020/10/07 12:49総合スコア3266
ご回答誠にありがとうございます。
for文を使って、print(grouped.get...)を一行で済ませることはできますでしょうか？
index_list = ['AAA100', 'BBB200', ...]
for index in index_list:
print(index)
print(grouped.get_group(index))
または
for index, group_df in grouped:
print(index)
print(group_df)
などでできます。それぞれforの後のprint 2つはインデントします。
後半は全てのIDを出力してしまいますが。
誠にありがとうございました。大変良い勉強になりました。
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