Q&A
Python 年齢を10歳ごとに分けて新規の列を作成する方法を教えていただきたいです。
No Age
1 55
2 90
3 2
4 45
5 45
6 23
7 23
8 32
9 2
10 90
上記のようなデータテーブルがある場合、以下のようなテーブルしたいです。
No Age 09 1019 2029 3039 4049 5059 6069 7079 8089 9099 100以上
1 55 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
2 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
3 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 45 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
5 45 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
6 23 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
7 23 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
8 32 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
9 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
pd.get_dummiesの応用で分割することができるのでしょうか。
RandomForestの特徴量として、10歳ごとの年齢を含めたいと考えています。
よろしくお願い致します。
回答1件
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ベストアンサー
ちょっとごちゃごちゃしていますが、以下のような方法で実現できます。
python
1>>> print(df) 2 Age 3No 41 55 52 90 63 2 74 45 85 45 96 23 107 23 118 32 129 2 1310 90 14>>> df = pd.concat([df, pd.DataFrame(range(0,110, 10), columns=['Age'], index=[f'X{i}' for i in range(11)])]) 15>>> df['range'] = df['Age'].apply(lambda x: f'{x//10*10}~{x//10*10+9}') 16>>> #df['range'].mask(df['range'] == '100~109', '100以上', inplace=True) 17>>> df2 = pd.get_dummies(df, prefix='', prefix_sep='').drop([f'X{i}' for i in range(11)]) 18>>> df2['100以上'] = df2['100~109'] 19>>> df2.drop('100~109', axis=1, inplace=True) 20>>> print(df2) 21 Age 0~9 10~19 20~29 30~39 40~49 50~59 60~69 70~79 80~89 90~99 100以上 221 55 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 232 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 243 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 254 45 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 265 45 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 276 23 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 287 23 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 298 32 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 309 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3110 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
投稿2021/03/04 16:14
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2021/03/05 02:29