質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.48%
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

解決済

1回答

8138閲覧

pandasのpivot_tableで要素ごとにカウント

color_8

総合スコア20

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。

0グッド

0クリップ

投稿2020/11/20 07:19

pandasのpivot_tableを使って、要素数ごとにカウントをしたいのですが、
要素がカウントされずに困っております。

▼試したこと

python

1import pandas as pd 2 3# データフレームを作る 4df = pd.DataFrame({"name":["tarou", "tarou", "tarou", "tarou", "hanako", "hanako", "hanako", "jun", "jun"], "food":["orange", "apple", "banana", "orange", "banana", "orange", "apple", "orange", "banana"]}) 5 6# 要素ごとにカウント 7df.pivot_table(index="name", columns= "food", aggfunc='count')

上記の結果、要素ごとのカウント数が出てこず、このような結果が返ってきます。
イメージ説明

本来は、以下のような結果が返ってくることを想定しています。
イメージ説明

pivot_tableのコードで何かご指摘があればご教示頂けますでしょうか。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

.pivot_table()では、内部でGroupByを使っており、indexcolumnsにデータフレームのすべての列を使い切っていると「値の列」がないため'count'を指定するとそのように空白になります。

python

1df.pivot_table(index=index, columns=columns, aggfunc=aggfunc) 2# ↑これは 3# ↓これにほぼ等しい 4df.groupby([index, columns]).agg(aggfunc).unstack(columns)

python

1In [10]: df.groupby(['name', 'food']).count() 2Out[10]: 3Empty DataFrame 4Columns: [] 5Index: [(hanako, apple), (hanako, banana), (hanako, orange), (jun, banana), (jun, orange), (tarou, apple), (tarou, banana), (tarou, orange)]

このような場合に数を数えたい場合は'size'lenでも可能)を指定します。

python

1In [14]: df.groupby(['name', 'food']).size().unstack('food', fill_value=0) 2Out[14]: 3food apple banana orange 4name 5hanako 1 1 1 6jun 0 1 1 7tarou 1 1 2 8 9In [15]: df.pivot_table(index='name', columns='food', aggfunc='size', fill_value=0) 10Out[15]: 11food apple banana orange 12name 13hanako 1 1 1 14jun 0 1 1 15tarou 1 1 2

なお、pd.crosstab()や、pandasバージョン1.1.0以降であればvalue_counts()メソッドを使う方法もあります(いずれの方法でも、中身でやっていることはほとんど同じです)。

python

1In [16]: pd.crosstab(df['name'], df['food']) 2Out[16]: 3food apple banana orange 4name 5hanako 1 1 1 6jun 0 1 1 7tarou 1 1 2 8 9In [17]: df.value_counts().unstack('food', fill_value=0) 10Out[17]: 11food apple banana orange 12name 13hanako 1 1 1 14jun 0 1 1 15tarou 1 1 2

投稿2020/11/20 07:38

編集2020/11/20 07:46
kirara0048

総合スコア1399

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

color_8

2020/11/20 07:50

kiraraさん ご丁寧な回答ありがとうございました! pivot_tableの内部ではGroupByを行っているのですね。 実は最初GroupByで実装しようとしたのですが、分からなかったためpivotでチャレンジしていました。 非常に勉強になりました! ありがとうございます。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.48%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問