Q&A
> 条件の合致した列の"a", "e"行にストアされているデータ
「行」は列の間違いでしょうか？
下記の様なコードでデータを取得する場合、取得するデータに条件を加える方法をお教えいただきたく思います。
df_new = df[df["e"]<df["e"].shift(-1)]
取得するデータへの条件は下記の物にしたいと考えております
0. 条件の合致したデータのある行の"a", "e"列にストアされているデータ
0. 条件の合致したデータのある行から2行上の"a", "e"列データ
0. 1.の条件で取得した値を初めて下回った"e"列にストアされたデータ、また同じ行の"a"列に収納された値
下記のリストですとちょうどrow4が上記のコードに合致しているので例として使用いたしますと、上記記載の条件1.~3.でそれぞれ取得する値が
a b c d e
1 2021/06/15 110.06 110.16 109.96 100.07
2 2021/06/14 109.63 110.09 109.58 110.06
3 2021/06/11 109.32 109.83 109.30 109.65
4 2021/06/10 109.61 109.79 109.29 109.31
5 2021/06/09 109.48 109.65 109.21 109.61
6 2021/06/08 109.24 109.55 109.18 109.49
7 2021/06/07 109.50 109.63 109.17 109.24
8 2021/06/04 110.28 110.33 109.35 109.49
9 2021/06/03 109.54 110.32 109.52 110.28
- 取得データはrow4の"2021/6/10", "109.31"
- 取得データはrow2の"2021/6/14", "110.06"
- 取得データはrow1の"2021/6/15", "100.07"
という風にしたいと思っています。
また取得データ可能でしたら取得するデータを並び替える方法がありましたらお教えいただけますでしょうか？
質問にて下記の明確ではない点をご指摘いただきました。
最終的に欲しいのは文字列でしょうか？
こちらも大変分かりずらい記載になってしまいましたが要するに下記の様な結果が得られればと思っております。
条件の合致した列の"a", "e"行にストアされているデータ
「行」は列の間違いでしょうか？
私の勘違いで混乱を招いてしまいました、仰る通り行ではなく列です。修正いたします。
> 取得データはrow4の"2021/6/10", "109.31"
> 取得データはrow2の"2021/6/14", "110.06"
> 取得データはrow1の"2021/6/15", "100.07"
最終的に欲しいのは文字列でしょうか？
不明点へのご指摘ありがとうございます。
質問本文内ではございますがご指摘いただいた所の修正、追記をいたしました。
> 1.取得データはrow4の"2021/6/10", "109.31"
条件1に合致するデータは「2021/6/10」のデータのみですか？2021/6/15のデータが合致しないのは何故ですか？
「下記のリスト」のデータを画像ではなくテキストで載せてください。
meg_さん、ご質問ありがとございます。
仰る通りリスト内の他の物で合致するものはあると思います。質問本文では多くの例を載せるとわかりにくくなってしまう恐れがあると思い一番わかりやすいと思われたrow4番の物を選んだにすぎません。というのも実は条件式は私の中で重要視しておらず、つまりは条件に合致した値があった行から個別にデータを、条件に合致した値があった行からx行下の行に記載されているデータを、条件に合致した値があった行から下方向に見ていき合致する初めての値を、それぞれ新しいdfの行に一列に収納したいという考えで質問させていただきました。使用する条件が提示してあるほうが分かりやすいかと思い書いた条件でしたが、逆に混乱を招いているようですので今後は条件を書くこと自体を見直しつつ質問させていただくようにいたします。
ppaulさん、ご指摘ありがとうございます。
画像をテキストに変更いたします。
> 逆に混乱を招いているようですので今後は条件を書くこと自体を見直しつつ質問させていただくようにいたします。
具体的な条件を提示いただかないと回答のしようがないと思います。今回であれば複数データの処理について書いてくれれば良いだけです。
> というのも実は条件式は私の中で重要視しておらず、
抽出条件によってコードも変わります。どんな条件でも同じコードというわけにはいかないのでは？
回答1件
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ベストアンサー
抽出条件が不明瞭なところもありますが、私なりに解釈し条件2について回答します。
（条件3については条件2において複数のデータが抽出された場合の処理について考慮されていないと考えられるため回答できません。）
Python
1df2 = df.loc[df_new.index[df_new.index - 2 >= 0] - 2,:] 2print(df2) 3# a b c d e 4#1 2021/6/14 109.63 110.09 109.58 110.06 5#4 2021/6/9 109.48 109.65 109.21 109.61 6#5 2021/6/8 109.24 109.55 109.18 109.49
投稿2021/07/25 07:36
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