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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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Python Pandasについて教えて下さい

watchdogs

総合スコア54

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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投稿2021/02/25 02:36

下記の表で出身ごとの平均年齢を求めたいです。

イメージ説明

書き方としては県ごとにリストを作って
県ごとに平均値を求めるやり方をしたいと考えています。
途中まで記載したのですが、
リストの文字の読み込みの仕方がわからず止まっています。
また、最終的にこの各県で出力した平均年齢の結果を下記のようにcsvに出力したいと考えています。

イメージ説明

・リストからfor文で指定された番号の出身のデータをdf.queryに読み込ませる方法
・結果を新規のcsvファイルに出力する方法
上記2点を教えて頂けますか。
よろしくお願い致します。

Python

1list = {"1":"福岡県","2":"広島県","3":"東京都"} 2 3for num in range (1,7): 4 n = list[str(num)] 5 print(n) 6 print("------------------------------" + str(n) + "-----------------------------------------") 7 df2 = df.query('出身 == "str(n)"') #←こちらの列の一致文字の指定の書き方がわかりません。 8 mean_df = df2['年齢'].mean() 9 print(df2)

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pandas.pivot_tableを使えば、まとめて処理できますが、それでは困りますか?

Python

1import pandas as pd 2import io 3 4txt = """ 5名前,性別,生年月日,年齢,出身 61,1,19950901,26,福岡県 72,0,20000102,21,福岡県 83,1,18680913,153,広島県 94,1,19880305,33,東京都 105,1,19950405,26,東京都 116,0,20011203,20,広島県 12""" 13 14pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 15 16df = pd.read_csv(io.StringIO(txt)) 17print(df) 18 19dfp = pd.pivot_table(df, values='年齢', index='出身', aggfunc='mean') 20dfp.rename(columns={'年齢': '平均年齢'}, inplace=True) 21print(dfp) 22 23dfp.to_csv('result.csv')

result

1 名前 性別 生年月日 年齢 出身 20 1 1 19950901 26 福岡県 31 2 0 20000102 21 福岡県 42 3 1 18680913 153 広島県 53 4 1 19880305 33 東京都 64 5 1 19950405 26 東京都 75 6 0 20011203 20 広島県 8 平均年齢 9出身 10広島県 86.5 11東京都 29.5 12福岡県 23.5

CSV

1出身,平均年齢 2広島県,86.5 3東京都,29.5 4福岡県,23.5

投稿2021/02/25 03:32

Daregada

総合スコア11990

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watchdogs

2021/02/25 04:36

ご丁寧なご回答ありがとうございました。
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