Q&A
タグdateは、日付や日付型などの問題の為のタグですが、ご質問内容には、日付であるが為に発生している問題とは思えません。該当タグの削除をお勧めします。
また、コードが提示されていますが、言語が明示されておりません。
言語を明示されると共に、その言語用のタグを追加されることをお勧めします。
なお、コードに関しては、コード用のマークダウンにてご提示ください。
最後に、タグの変更も含め、質問文は編集できますので、この質問の質問文などの修正にてご対応下さい。
cv指数データが入っている、要素ごとの時系列データのデータフレーム(84rows 23col)と
w1要素のweightデータが入っているデータフレーム(1rows 23col)を計算したい。
weightデータの一列目✖️1列目の時系列データ全て
これを全ての要素で繰り返したいです。
エラーが出てしまうので解決したいです。```for idx in cv.index:
x =()
for i in range(len(w1)):
x[idx]+=w1＊cy.loc[idx,i]
コード
回答2件
0
元データの形式などが良くわからないのですが、やりたいことは以下のようなものだと思います。
python
1>>> print(cv) 2 cv0 cv1 cv2 cv3 cv4 cv5 cv6 cv7 32021-08-15 180 660 530 490 740 440 10 840 42021-08-16 770 800 900 580 100 270 320 230 52021-08-17 460 600 50 610 480 600 560 900 62021-08-18 490 860 950 760 330 720 450 990 72021-08-19 240 260 930 610 370 480 960 980 82021-08-20 290 120 670 570 90 360 690 830 92021-08-21 990 350 550 480 560 630 510 510 102021-08-22 920 150 920 90 650 490 690 430 112021-08-23 950 770 30 390 980 240 720 510 122021-08-24 860 750 540 690 800 140 760 980 13>>> print(w) 14 cv0 cv1 cv2 cv3 cv4 cv5 cv6 cv7 150 1.0 1.1 1.0 1.2 1.1 0.7 0.9 1.3 16>>> x = pd.DataFrame(cv.values * w.values, index=cv.index, columns=cv.columns) 17>>> print(x) 18 cv0 cv1 cv2 cv3 cv4 cv5 cv6 cv7 192021-08-15 180.0 726.0 530.0 588.0 814.0 308.0 9.0 1092.0 202021-08-16 770.0 880.0 900.0 696.0 110.0 189.0 288.0 299.0 212021-08-17 460.0 660.0 50.0 732.0 528.0 420.0 504.0 1170.0 222021-08-18 490.0 946.0 950.0 912.0 363.0 504.0 405.0 1287.0 232021-08-19 240.0 286.0 930.0 732.0 407.0 336.0 864.0 1274.0 242021-08-20 290.0 132.0 670.0 684.0 99.0 252.0 621.0 1079.0 252021-08-21 990.0 385.0 550.0 576.0 616.0 441.0 459.0 663.0 262021-08-22 920.0 165.0 920.0 108.0 715.0 343.0 621.0 559.0 272021-08-23 950.0 847.0 30.0 468.0 1078.0 168.0 648.0 663.0 282021-08-24 860.0 825.0 540.0 828.0 880.0 98.0 684.0 1274.0
for文で回すこともできますが、実行速度は遅くなりますので、上記のコードのようにnumpyの掛け算を使う方が速いです。
投稿2021/09/16 04:33
総合スコア24666
0
全ては理解できないです。しかしこちらのサイトを参考に出来るようになりませんか？
pandasの loc , iloc などを使ってみてください。
もしくはカラムとインデックスを直接指定するかです。
投稿2021/09/16 03:13
総合スコア76
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