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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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Pythonのpandas.DataFrameでindex、columnsが異なる行列の積をとるときにindexは左辺columnsは右辺のものを使いたい

Yukkunn0624

総合スコア2

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。

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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2021/02/02 06:29

編集2021/02/02 13:15

前提・実現したいこと

Pythonのpandas.DataFrameでindex、columnsが異なる行列の積をとるときにindexは左辺columnsは右辺のものを使いたい

発生している問題・エラーメッセージ

(4, 1) * (1, 1).valuesとすると右辺のindex、columnsは消えてしまう

該当のソースコード

Python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3import datetime 4 5lfs = pd.DataFrame(data={0.521558, 0.042841, 0.086858, 0.348744}, index={'AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD'}) 6rhs = pd.DataFrame(data={1054}, index={datetime.date(2010, 12, 31)}) 7lfs * rhs.values 8 9結果---------------------------------------------------------------------- 10 0 11AAA 549.722132 12BBB 91.548332 13CCC 367.576176 14DDD 45.154414

試したこと

merge = lfs * rhs.values
merge.columns = rhs.index

結果------------------------------------------------
2010-12-31
AAA 549.722132
BBB 91.548332
CCC 367.576176
DDD 45.154414
とすれば目的は達成できるのですが、もう少しスマートな方法はないでしょうか?

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Win10
VScode
Python3.9.1
pandas1.1.5

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ppaul

2021/02/02 10:36

目的を達成できたソースコードを質問に載せたほうが、回答が増えると思います。
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回答1

0

ベストアンサー

こういうのでいいですか。

python

1>>> import numpy as np 2>>> import pandas as pd 3>>> import datetime 4>>> 5>>> lfs = pd.DataFrame(data={0.521558, 0.042841, 0.086858, 0.348744}, index={'AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD'}) 6>>> rhs = pd.DataFrame(data={1054}, index={datetime.date(2010, 12, 31)}) 7>>> print(lfs.dot(rhs.T)) 8 2010-12-31 9AAA 549.722132 10CCC 91.548332 11BBB 367.576176 12DDD 45.154414

投稿2021/02/02 14:55

ppaul

総合スコア24666

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Yukkunn0624

2021/02/04 02:12

正に望んでいた物です、ありがとうございました!
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