🎄teratailクリスマスプレゼントキャンペーン2024🎄』開催中!

\teratail特別グッズやAmazonギフトカード最大2,000円分が当たる!/

詳細はこちら
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。

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

1889閲覧

pandasデータフレーム全体への辞書の適用

sasakin

総合スコア15

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。

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

1クリップ

投稿2021/02/18 06:50

pd.DataFrame([['あてはまる','非常によくあてはまる','どちらともいえない'], ['あてはまる','どちらともいえない','どちらともいえない'], ['あてはまらない','非常によくあてはまる','どちらともいえない']],columns=['Q1','Q2','Q3',]) >> Q1 Q2 Q3 0 あてはまる 非常によくあてはまる どちらともいえない 1 あてはまる どちらともいえない どちらともいえない 2 あてはまらない 非常によくあてはまる どちらともいえない

上のようなデータフレームがあるとして、これを下の辞書を使って評価の数値に変換したいです。

asses_dict = {'非常にあてはまる':5, 'あてはまる':4, 'どちらとも言えない':3, 'あてはまらない':2,'全くあてはまらない':1}

下のようにmap関数を使うことでで変換することはできると思うのですが、
データがある程度大きく列をforで回すことはできるだけ避けたいです。

data['Q1'].map(lambda x:asses_dict[x])

何かいい方法はありますでしょうか?

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。

Daregada

2021/02/18 07:10

asses_dictのキー2つが、対応すると思われるデータフレームの要素と一致していません。 「非常にあてはまる」と「非常によくあてはまる」 「どちらとも言えない」と「どちらともいえない」
guest

回答1

0

ベストアンサー

applymapは要素毎に作用するので以下のように一括処理できます。

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame([['あてはまる','非常によくあてはまる','どちらともいえない'], 4 ['あてはまる','どちらともいえない','どちらともいえない'], 5 ['あてはまらない','非常によくあてはまる','どちらともいえない']],columns=['Q1','Q2','Q3',]) 6 7asses_dict = {'非常によくあてはまる':5, 'あてはまる':4, 'どちらともいえない':3, 'あてはまらない':2,'全くあてはまらない':1} 8 9df = df.applymap(lambda x: asses_dict[x]) 10print(df) 11# Q1 Q2 Q3 12#0 4 5 3 13#1 4 3 3 14#2 2 5 3

投稿2021/02/18 07:07

can110

総合スコア38341

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。

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
85.36%

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