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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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2回答

1590閲覧

dtypesの出力結果をDataFrameに格納したい

kinako_nyanko

総合スコア1

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2020/10/12 05:28

df.dtypesで出力したカラム名、データ型の情報を別のDataFrameに格納したいのですが、やり方がわかりません。教えていただけますか?

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回答2

0

df.dtypesの戻りはSeriesなので.to_frame()メソッドでデータフレームにするだけだと思いますが……
pandas.Series.to_frame — pandas documentation

python

1In [11]: df = pd._testing.makeMixedDataFrame() 2 3In [12]: df 4Out[12]: 5 A B C D 60 0.0 0.0 foo1 2009-01-01 71 1.0 1.0 foo2 2009-01-02 82 2.0 0.0 foo3 2009-01-05 93 3.0 1.0 foo4 2009-01-06 104 4.0 0.0 foo5 2009-01-07 11 12In [13]: df.dtypes 13Out[13]: 14A float64 15B float64 16C object 17D datetime64[ns] 18dtype: object 19 20In [14]: df.dtypes.to_frame() 21Out[14]: 22 0 23A float64 24B float64 25C object 26D datetime64[ns]

投稿2020/10/13 07:22

編集2020/10/14 00:25
kirara0048

総合スコア1399

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takutakuya

2020/10/13 07:32

勉強になります!
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0

ベストアンサー

やり方は色々あると思いますが、下記のようにもできます。

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'float': [1.0], 4 'int': [1], 5 'datetime': [pd.Timestamp('20180310')], 6 'string': ['foo']}) 7 8df_dtypes = pd.DataFrame() 9 10for i in df.columns: 11 df_dtypes[str(i)] = pd.Series(df[str(i)].dtypes) 12 13print(df_dtypes)
float int datetime string 0 float64 int64 datetime64[ns] object

投稿2020/10/12 06:48

takutakuya

総合スコア979

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kinako_nyanko

2020/10/12 12:14

ありがとうございます。とても助かりました。
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