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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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1回答

230閲覧

python pandas のデータフレームに対するスライシング時に使用されるカンマの意味がわかりません。

takanobu

総合スコア9

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2020/10/09 03:00

前提・実現したいこと

現在 Pythonでpandasの挙動調査をしています。

サンプルプログラムに以下のような記述がありました。

import pandas as pd d = pd.read_csv("./data.csv") d.index.values[1::, None]

この ,None の意味するところがよくわかりません。
出力結果を比較してみると、次元が一つ増えているように見えます。

d.index.values[1::] > array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64)
d.index.values[1::, None] > array([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], [ 9], [ 10], [ 11], [ 12], [ 13], [ 14], [ 15]], dtype=int64)

どのような処理が加味されてこのような結果になったのか、教えていただけると嬉しいです。

よろしくお願いします。

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回答1

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ベストアンサー

d.index.valuesはnumpyのndarrayなので、この質問での動作はpandasではなくnumpyの機能です。

調査されているその通りで、ここでのNoneはndarrayの次元を増やすものです。

python

1import numpy as np 2 3arr = np.arange(10) 4print(arr.shape) 5# (10,) 6 7print(arr[:, None].shape) 8# (10, 1) 9 10print(arr[None, :].shape) 11# (1, 10)

ndarrayで新しい軸を増やす方法としてarr[:, np.newaxis]というのがあるのですが、np.newaxisというのは実際はNoneなので、直接Noneを書いても同じ動作になります。

np.newaxis Noneで検索すると、もう少し詳しい記載が見つかると思います。

投稿2020/10/09 03:52

編集2020/10/09 03:55
bsdfan

総合スコア4520

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takanobu

2020/10/09 05:05

例まで提示していただき、ありがとうございます。 大変よくわかりました。引き続き詳しく調べていきたいと思います。
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