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関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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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pandas rolling エラー

mn.py

総合スコア41

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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2021/07/22 16:28

rollingでdataframeを関数に渡したい

関数にDataFrameを渡し、関数内で処理を書きたいです。
大きいデータを処理する前にダミーデータでテストした際に、以下の問題が出たので質問します。
一度は動いたのですが、pandasをインストールしなおしたらバージョンが変わりエラーが出るようになりました。
直しながらやっていますが解決できません。

pandasなどバージョン

1.3.0 (以前のバージョンは不明です)

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ DataError: No numeric types to aggregate

該当のソースコード

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df = pd.DataFrame({'date':['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03','2021-01-04'], 'v1':[1,2,3,4], 'v2':[2,3,4,5]}) 5df['date'] = df['date'].astype(np.datetime64) 6df['date'] = df['date'].dt.to_period('D') 7df = df.set_index('date') 8 9def func(win, ds): 10 ds = ds.loc[win.index] 11 print(ds) 12 13df.rolling(2).apply(func, args=[df])

試したこと

最後の1行に['v1']を追記してみました。
df['v1'].rolling(2).apply(func, args=[df])

エラーメッセージ TypeError: Argument 'args' has incorrect type (expected tuple, got DataFrame)

試したこと

最後の1行のargs=に()を追記してみました。
df['v1'].rolling(2).apply(func, args=([df]))

エラーメッセージ TypeError: Argument 'args' has incorrect type (expected tuple, got DataFrame)

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データフレームに適用したいことが不明ですが、ひとまず下記でエラーは出なくなりました。(pandas:1.1.5)

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df = pd.DataFrame({'date':['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03','2021-01-04'], 'v1':[1,2,3,4], 'v2':[2,3,4,5]}) 5df['date'] = df['date'].astype(np.datetime64) 6df['date'] = df['date'].dt.to_period('D') 7df = df.set_index('date') 8 9def func(win, ds): 10 ds = ds.loc[win.index] 11 print(ds) 12 return 0 13 14 15df.rolling(2).apply(func, args=(df,)) 16# v1 v2 17#date 18#2021-01-01 1 2 19#2021-01-02 2 3 20# v1 v2 21#date 22#2021-01-02 2 3 23#2021-01-03 3 4 24# v1 v2 25#date 26#2021-01-03 3 4 27#2021-01-04 4 5 28# v1 v2 29#date 30#2021-01-01 1 2 31#2021-01-02 2 3 32# v1 v2 33#date 34#2021-01-02 2 3 35#2021-01-03 3 4 36# v1 v2 37#date 38#2021-01-03 3 4 39#2021-01-04 4 5 40#v1 v2 41#date 42#2021-01-01 NaN NaN 43#2021-01-02 0.0 0.0 44#2021-01-03 0.0 0.0 45#2021-01-04 0.0 0.0

投稿2021/07/22 22:16

編集2021/07/22 22:19
meg_

総合スコア10760

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mn.py

2021/07/23 01:45

ありがとうございました!データフレームへの処理は今から書いていきます。
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