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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

ループ

ループとは、プログラミングにおいて、条件に合致している間、複数回繰り返し実行される箇所や、その制御構造を指します

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。

Q&A

1回答

431閲覧

Pythonでのデータの取り扱い方

kei_124981

総合スコア11

CSV

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ループとは、プログラミングにおいて、条件に合致している間、複数回繰り返し実行される箇所や、その制御構造を指します

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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2020/11/19 06:23

ふわっとした質問で申し訳ないですが、Pythonにてデータ分析する際のデータの使用方法についてアイデアを下さい。

[やりたいこと]
csvのデータを5行ごとに変数に入れて、ある計算をする。
1回目 0~4行目
2回目 1~5行目
3回目 2~6行目
・・・   ・・・
といったように、5個ずつのデータを変数に入れて計算した後、1行ずらして再度同じ変数にいれて計算のループをさせたいです。

具体的には、以下のようなサイクルで計算していきたいです。

(1回目のデータ→変数A)
(Aを使った計算式)
(結果)
(2回目のデータ→変数A)
(Aを使った計算式)
Loop

[csvデータ]
time price
0 2020-11-07 14:33:35.604666 1618394.0
1 2020-11-07 14:33:36.697760 1618500.0
2 2020-11-07 14:33:37.762470 1618591.0
3 2020-11-07 14:33:38.868721 1618716.0
4 2020-11-07 14:33:39.968685 1618610.0
... ... ...
19168 2020-11-07 20:33:30.354527 1620369.0
19169 2020-11-07 20:33:31.442905 1620367.0
19170 2020-11-07 20:33:32.529267 1620483.0
19171 2020-11-07 20:33:33.653624 1620606.0

[データの取り込み方]
特に取り込み方にこだわりはありませんが、pandasをつかって以下の様に読み込んでいます。

Python

1csv = pd.read_csv(input_dir + input_filename, encoding=input_encoding, usecols = [1, 2])

抽象的で回答に困るかもしれませんが、よかったらアイデアを下さるとうれしいです。
よろしうくお願いいたします。

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TakaiY

2020/11/19 06:39

何がわからないのかがわからないので回答のしようがありませんね。
kei_124981

2020/11/19 06:47

ご回答ありがとうございます。 変数に入れるデータを1行ずつ後ろにずらす計算式が分かりませんでした。
guest

回答1

0

データがpandasのdataframeのようですから、以下のようにすれば、取れると思うのですが、こういうことなのでしょうか?

python

1 2csv = pd.read_csv() 3 4csv[0:4] # 1回目 0~4行目 5csv[1:5] # 2回目 1~5行目 6csv[2:6] # 3回目 2~6行目

投稿2020/11/19 10:19

TakaiY

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