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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

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。

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1回答

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【Python】Pandasのデータフレームで一定期間内での最大値を取得したい

takayoukey

総合スコア21

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

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。

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投稿2020/12/08 05:28

編集2020/12/08 05:34

時系列データから1時間ごとの最大値を取得したいです。

下記のコードでは、1時間毎の最大値は取得できているのものの、最大値の具体的な時間はうまく取得できなかったためご質問させて頂きました。

python

1# dfはpd.DataFrame()形式の読み込み済みのデータ 2print(df.dtypes) 3print(df) 4 5""" 6date datetime64[ns] 7max float64 8dtype: object 9 date max 100 2020-12-02 00:04:34 11.0 111 2020-12-02 00:04:35 12.0 122 2020-12-02 00:04:36 13.0 133 2020-12-02 00:04:37 14.0 144 2020-12-02 00:04:38 15.0 15... ... ... 1651777 2020-12-03 23:59:37 10.0 1751778 2020-12-03 23:59:38 10.0 18""" 19 20output = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1H')).max() 21print(output) 22 23""" 24 max 25date 262020-12-02 00:00:00 20.0 272020-12-02 01:00:00 10.0 282020-12-02 02:00:00 10.0 292020-12-02 03:00:00 18.0 302020-12-02 04:00:00 20.0 31... ... ... 322020-12-03 22:00:00 30.0 332020-12-03 23:00:00 11.0 34"""

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ベストアンサー

集計結果と元のデータを、値をキーにして左結合するとよいかと思います。
そのさい、各グループごとに結合できるようにグループ番号を利用します。
なお、最大値が複数ある場合は複数行表示されます。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4# テストデータ 5s = """date,val 62020-12-01 01:00,10 72020-12-01 01:01,11 82020-12-01 02:00,13 92020-12-01 02:01,12 102020-12-01 03:00,13 112020-12-01 03:01,13""" 12df = pd.read_csv(StringIO(s)) 13df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 14 15grp = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1H')) 16df['grp_no'] = grp.ngroup() # グループ番号を付与 17 18df_max = grp.max().reset_index() 19df_max['grp_no'] = df_max.index # グループ番号を付与 20 21df_ret = pd.merge(df_max, df, on=['grp_no','val'], how='left').dropna() 22print(df_ret) 23# date_x val grp_no date_y 24#0 2020-12-01 01:00:00 11 0 2020-12-01 01:01:00 25#1 2020-12-01 02:00:00 13 1 2020-12-01 02:00:00 26#2 2020-12-01 03:00:00 13 2 2020-12-01 03:00:00 27#3 2020-12-01 03:00:00 13 2 2020-12-01 03:01:00

投稿2020/12/08 05:59

編集2020/12/08 08:15
can110

総合スコア38341

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takayoukey

2020/12/08 06:34

回答ありがとうございます。 ただ、この場合ですと下記のようにデータの値が重複している場合に適切な結果が出ませんでした。 s = """date,val 2020-12-01 01:00,10 2020-12-01 01:01,10 2020-12-02 02:00,10 2020-12-02 02:01,10 2020-12-03 03:00,10 2020-12-03 03:01,10""" """ date_x val date_y 0 2020-12-01 01:00:00 10.0 2020-12-01 01:00:00 1 2020-12-01 01:00:00 10.0 2020-12-01 01:01:00 2 2020-12-01 01:00:00 10.0 2020-12-02 02:00:00 3 2020-12-01 01:00:00 10.0 2020-12-02 02:01:00 4 2020-12-01 01:00:00 10.0 2020-12-03 03:00:00 5 2020-12-01 01:00:00 10.0 2020-12-03 03:01:00 30 2020-12-02 02:00:00 10.0 2020-12-01 01:00:00 31 2020-12-02 02:00:00 10.0 2020-12-01 01:01:00 32 2020-12-02 02:00:00 10.0 2020-12-02 02:00:00 33 2020-12-02 02:00:00 10.0 2020-12-02 02:01:00 34 2020-12-02 02:00:00 10.0 2020-12-03 03:00:00 35 2020-12-02 02:00:00 10.0 2020-12-03 03:01:00 60 2020-12-03 03:00:00 10.0 2020-12-01 01:00:00 61 2020-12-03 03:00:00 10.0 2020-12-01 01:01:00 62 2020-12-03 03:00:00 10.0 2020-12-02 02:00:00 63 2020-12-03 03:00:00 10.0 2020-12-02 02:01:00 64 2020-12-03 03:00:00 10.0 2020-12-03 03:00:00 65 2020-12-03 03:00:00 10.0 2020-12-03 03:01:00 """
can110

2020/12/08 06:49

適切な結果とはどのようなものでしょうか?
takayoukey

2020/12/08 07:46

入力データのValにあたる部分で同じ数値があると、 3 2020-12-01 01:00:00 10.0 2020-12-02 02:01:00 上記のように、グループ化した期間以外も同一とみなして表示されてしまいます。 同一期間内で最大値が複数ある場合に複数行表示されるのであれば問題ありません。
can110

2020/12/08 08:16

不適切なケースが理解できました。 回答を修正しました。
takayoukey

2020/12/08 08:25

ありがとうございます。 解決しました。
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