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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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Pandasでx列以外にformatを適用

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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。

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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2020/11/21 17:15

初心者で、pandasの使い方がいまいちよくわかっていません。

text

1 1 20 137580000 31 288 42 477708 53 1905000 64 447824

このようなデータフレームがあり、2列目(index(1))以外に
通貨形式の
¥1,000,000
を設定したいです。

実現するのに

wb3.loc[0]=wb3.loc[0].apply('¥{:,}'.format) wb3.loc[2]=wb3.loc[2].apply('¥{:,}'.format) wb3.loc[3]=wb3.loc[3].apply('¥{:,}'.format) wb3.loc[4]=wb3.loc[4].apply('¥{:,}'.format)

としましたが、これではあまりにいまいちなので

for i in range(0,5): if i !=1: wb3.loc[i]=wb3.loc[i].apply('¥{:,}'.format)

とまでしました。
Pandasのメソッドとしてlamdbaなどを使用して
"Index!=1以外にformat"
というような方法があるはずと思っていたのですが、いまいちこれが正解!というのが掴めません。

後学のために知りたいのですが、どなたかご教示いただけないでしょうか。
よろしくお願いいたします。

試したこと↓

##wb3=wb3.apply(lambda x:'¥{:,}'.format, subset=pd.IndexSlice[wb3.index[wb3.index!=1], :]) →TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'subset' ##wb3=wb3.applymap(lambda x:'¥{:,}'.format, subset=pd.IndexSlice[wb3.index[wb3.index!=1], :]) →TypeError: applymap() got an unexpected keyword argument 'subset' ##wb3=wb3.style.applymap(lambda x:'¥{:,}'.format, subset=pd.IndexSlice[wb3.index[wb3.index!="1"], :]) →AttributeError: 'Styler' object has no attribute 'loc' ##wb3=wb3.style.apply(lambda x: ['¥{:,}'.format if x.name in [0,2,3,4] else '{:,}'.format], axis=1) →AttributeError: 'Styler' object has no attribute 'loc'

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toast-uz

2020/11/22 04:30 編集

データフレームの中身と表示フォーマットとの話が混ざっているように思います。エクセルでも表示フォーマットを通貨にしても、中身は数値として計算しますよね。現在のご質問だと、中身を壊して、表示だけに変換してしまうことになりますが、それが目的に合っていますでしょうか? なお、Pythonには通貨型は無いので、区別はつかないですが、このご質問のような通貨・数値という型を変えるのは行方向にしたほうが(列ごとに型が決まるようにしたほうが)、pandasでは扱いやすいです。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/11/22 05:08

ご忠告ありがとうございます。確かにその点はDataFrameを扱う上では要注意点ですね。 今回は読み取って以降はDataFrameとして使用せず、メール本文にテーブルとして挿入して配信することが目的なので変えてしまって大丈夫だと思っています。
guest

回答2

0

ベストアンサー

以下のように行方向にapplyすることでindex指定してformat適用できます。
ただし各列値の型についてですが、元の数値とformat適用済みの文字列が混在する点、注意ください。

Python

1import pandas as pd 2 3wb3 = pd.DataFrame({'1':[137580000,288,477708]}) 4 5def f(row): 6 if row.name != 1: 7 return '¥{:,}'.format(row['1']) 8 return row['1'] 9 10wb3['1'] = wb3.apply(f, axis=1) 11print(wb3) 12# 1 13#0 ¥137,580,000 14#1 288 15#2 ¥477,708 16 17print(wb3['1'].tolist()) # ['¥137,580,000', 288, '¥477,708']

投稿2020/11/22 01:46

can110

総合スコア38341

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/11/22 05:19

ご回答ありがとうございます。 大変勉強になります。
guest

0

以下のようにmask(True or False の配列)を作成すると可能です。

python

1mask = wb3.index != 2 2print(wb3[mask].apply('¥{:,}'.format))

手元で動かしてはいないですが、動くはずです。

投稿2020/11/21 23:13

fkubota

総合スコア42

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/11/22 05:16

ご回答ありがとうございます。 個人的にはよりシンプルにまとまる構文が好きなのですが、今回の質問の目的の半分は「pandasの使い方の知識を増やしたい」ということだったのでよりpandasメソッドとして実装されていた@can110さんにいただいた回答をベストアンサーにさせていただきました。 実際には@fkubotaさんに教えていただいたカードを使いたいと思います。 ありがとうございます。
guest

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